專利名稱：基于動(dòng)態(tài)紋理模型的視頻整幀丟失差錯(cuò)掩蓋方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及視頻傳輸誤差糾正技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于動(dòng)態(tài)紋理模型的視頻整幀丟失差錯(cuò)掩蓋方法。

背景技術(shù)：
視頻流在網(wǎng)絡(luò)傳輸時(shí)，由于受到網(wǎng)絡(luò)帶寬及網(wǎng)絡(luò)傳輸情況的影響，會(huì)發(fā)生誤碼或丟包，從而導(dǎo)致解碼視頻質(zhì)量的惡化，這就需要采用某種錯(cuò)誤恢復(fù)方法來(lái)恢復(fù)錯(cuò)誤的視頻信號(hào)；一種簡(jiǎn)單的錯(cuò)誤恢復(fù)方法是在解碼端引入差錯(cuò)掩蓋機(jī)制；所謂差錯(cuò)掩蓋就是利用視頻信號(hào)的時(shí)域或者空域相關(guān)性，對(duì)損壞或者丟失的視頻信號(hào)進(jìn)行恢復(fù)的一種技術(shù)。
目前現(xiàn)有的視頻錯(cuò)誤隱藏方法利用了視頻信號(hào)在時(shí)間和空間上的相關(guān)性，通過(guò)在解碼端采用后處理技術(shù)在一定程度上恢復(fù)了丟失圖像信息；然而，現(xiàn)有的視頻錯(cuò)誤隱藏方法大都只適用于一幀圖像中的一個(gè)或者多個(gè)局部區(qū)域的數(shù)據(jù)丟失，對(duì)于整幀圖像的丟失情況則恢復(fù)效果欠佳。
雖然傳統(tǒng)的差錯(cuò)掩蓋方法在視頻傳輸系統(tǒng)中得到一定應(yīng)用，但在較低碼率的網(wǎng)絡(luò)視頻服務(wù)中卻很少應(yīng)用。究其原因是在低碼率的情況下，一幀圖像的數(shù)據(jù)量往往小于一個(gè)基本網(wǎng)絡(luò)傳輸單元。在這種情況下，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)傳輸中出現(xiàn)數(shù)據(jù)包丟失時(shí)，往往對(duì)應(yīng)于一整幀圖像內(nèi)容的丟失。
在現(xiàn)有的差錯(cuò)掩蓋方法中，有的方法(參考文獻(xiàn)1S.K.Bandyopadhyay，Z.Y.Wu，P.Panditet al.，″An error concealment scheme for entire frame losses for H.264/AVC.″pp.97-100.)利用丟失幀與前一幀時(shí)間上的相關(guān)性，采用直接拷貝前一幀的方法對(duì)其進(jìn)行恢復(fù)，但是當(dāng)相鄰幀與當(dāng)前丟失幀相關(guān)性較弱時(shí)，這種方法的掩蓋效果比較差；有的方法(參考文獻(xiàn)2Z.Y.Wu，J.M.Boyce，and Ieee，″An error concealment scheme for entire frame losses based on H.264/AVC.″pp.4463-4466.)利用圖像的運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)引入外推運(yùn)動(dòng)向量，利用塊的外推運(yùn)動(dòng)向量在前一幀中進(jìn)行運(yùn)動(dòng)搜索來(lái)恢復(fù)丟失幀，然而由于沒(méi)有準(zhǔn)確的針對(duì)整幀丟失條件下運(yùn)動(dòng)向量判斷準(zhǔn)則，導(dǎo)致外推的運(yùn)動(dòng)向量不太準(zhǔn)確，使得圖像的掩蓋效果不好。
因此，鑒于目前大多數(shù)差錯(cuò)掩蓋方法不能取得較好的技術(shù)效果，因此設(shè)計(jì)一種性能優(yōu)秀的針對(duì)整幀圖像丟失的差錯(cuò)掩蓋方法對(duì)低碼率下的視頻傳輸服務(wù)具有重要的意義。


發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種基于動(dòng)態(tài)紋理模型的視頻整幀丟失差錯(cuò)掩蓋方法，提高低碼率下的視頻傳輸服務(wù)。
為達(dá)到上述目的，本發(fā)明采用如下的技術(shù)方案 (1)根據(jù)動(dòng)態(tài)紋理模型對(duì)當(dāng)前丟失幀的前n幀合成新的一幀，所述新的一幀和丟失幀的前一幀共同構(gòu)成當(dāng)前待恢復(fù)幀的候選參考幀集合，其中n≥2； (2)判斷當(dāng)前要恢復(fù)塊在前一幀對(duì)應(yīng)位置處塊的運(yùn)動(dòng)向量是否大于給定閾值T1；如果不成立，則以當(dāng)前要恢復(fù)塊在前一幀對(duì)應(yīng)位置4×4塊的運(yùn)動(dòng)向量作為其運(yùn)動(dòng)向量，如果成立則轉(zhuǎn)入下一步驟； (3)計(jì)算當(dāng)前要恢復(fù)塊在前一幀對(duì)應(yīng)位置4×4塊的周圍8個(gè)運(yùn)動(dòng)向量的中值，作為其運(yùn)動(dòng)向量； (4)判斷當(dāng)前要恢復(fù)幀的前n幀是否正確接收；如果成立，則以動(dòng)態(tài)紋理模型合成的新的一幀作為恢復(fù)當(dāng)前塊的參考幀；如果不成立則以當(dāng)前要恢復(fù)幀的前一幀作為恢復(fù)當(dāng)前塊的參考幀； (5)判斷當(dāng)前塊的前一幀對(duì)應(yīng)位置處運(yùn)動(dòng)向量是否大于給定閾值T2；如果成立則對(duì)當(dāng)前塊周圍8個(gè)鄰居塊的運(yùn)動(dòng)向量求中值，并將該中值運(yùn)動(dòng)向量在參考幀中做運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償?shù)玫降南袼刂底鳛樽罱K的差錯(cuò)掩蓋值，如果不成立則不進(jìn)行后處理操作。
步驟(1)包括以下子步驟 ①記Y(y12，y13)為當(dāng)前丟失幀的前2幀的亮度和色度值矩陣，每列中依次存放了一幀中所有像素的亮度值和色度值，svd為奇異值分解法，得到U，S，V共3個(gè)矩陣。
[U，S，V]＝svd(Y，0)； ②取出矩陣U中1～2列的所有元素，形成矩陣Chat Chat＝U(:，1:2)； ③將矩陣S中的1～2行、1～2列的元素形成矩陣S(1:2，1:2)，將矩陣V中1～2列的所有元素形成矩陣V(:，1:2)并對(duì)其求轉(zhuǎn)置得到矩陣(V(:，1:2))′，然后把S(1:2，1:2)和(V(:，1:2))′相乘得到矩陣Xhat Xhat＝S(1:2，1:2)*(V(:，1:2))′； ④取出矩陣Xhat中2～2列(即第2列)的所有元素形成矩陣Xhat(:，2)，取出矩陣Xhat中1:(2-1)(即第1列)列的所有元素形成矩陣(Xhat(:，1))，并對(duì)其求廣義逆矩陣pinv(Xhat(:，1))，然后把Xhat(:，2)和pinv(Xhat(:，1))相乘得到矩陣Ahat Ahat＝Xhat(:，2)*pinv(Xhat(:，1))； ⑤取出矩陣Xhat中的第一列元素形成矩陣x0 x0＝Xhat(:，1)； ⑥把x0作為矩陣x的第一列元素 x(:，1)＝x0； ⑦設(shè)變量t，對(duì)t進(jìn)行2次循環(huán)賦值將矩陣X的第t列的元素形成矩陣X(:，t)，將X(:，t)和矩陣Ahat進(jìn)行相乘，結(jié)果作為矩陣X第t+1列的值x(:，t+1)；再把矩陣X第t+1列的元素形成矩陣X(:，t+1)，將X(:，t+1)和矩陣Chat進(jìn)行相乘，結(jié)果作為矩陣I第t+1列I(:，t+1) for t＝1:2{x(:，t+1)＝Ahat*X(:，t)； I(:，t+1)＝Chat*X(:，t+1)；} ⑧將得到的矩陣I中的第3列的值作為最終動(dòng)態(tài)紋理合成的亮度和色度值矩陣 I＝I(:，3)； 把I矩陣中亮度值和色度值存入?yún)⒖紟彺嬗洖閅1，它和丟失幀的前一幀Y13共同構(gòu)成當(dāng)前待恢復(fù)幀的候選參考幀集合。
步驟(3)中當(dāng)前要恢復(fù)塊在前一幀對(duì)應(yīng)位置4×4塊的周圍8個(gè)運(yùn)動(dòng)向量是指當(dāng)前要恢復(fù)塊前一幀對(duì)應(yīng)位置4×4塊正上方，正下方，左方，右方和左上方，右上方，左下方和右下方的8個(gè)4×4塊運(yùn)動(dòng)向量。
步驟(5)中當(dāng)前塊周圍8個(gè)鄰居塊是指當(dāng)前4×4塊正上方，正下方，左方，右方和左上方，右上方，左下方和右下方的8個(gè)4×4塊。
步驟(2)中根據(jù)測(cè)試序列運(yùn)動(dòng)劇烈程度來(lái)設(shè)定閾值T1，運(yùn)動(dòng)緩慢時(shí)為20，中等運(yùn)動(dòng)為60，劇烈運(yùn)動(dòng)為90。
步驟(5)中根據(jù)測(cè)試序列內(nèi)容的不同來(lái)設(shè)定閾值T2。
本發(fā)明具有以下優(yōu)點(diǎn)和積極效果 1)丟失幀在解碼端能得到更好的恢復(fù)效果，提高了視頻服務(wù)質(zhì)量； 2)能夠根據(jù)圖像的運(yùn)動(dòng)劇烈程度自適應(yīng)的選擇參考幀和運(yùn)動(dòng)向量；


圖1是本發(fā)明提供的方法流程圖。
圖2是本發(fā)明的仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖。

具體實(shí)施例方式 下面以具體實(shí)施例結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說(shuō)明 圖1所示為本發(fā)明提供的基于動(dòng)態(tài)紋理模型的視頻整幀丟失差錯(cuò)掩蓋方法的流程圖， 步驟S1根據(jù)動(dòng)態(tài)紋理模型對(duì)當(dāng)前丟失幀的前n(n≥2)幀合成新的一幀，所述新的一幀和丟失幀的前一幀共同構(gòu)成當(dāng)前待恢復(fù)幀的候選參考幀集合；步驟S2判斷當(dāng)前要恢復(fù)的4×4塊的前一幀對(duì)應(yīng)位置處塊的運(yùn)動(dòng)向量是否大于給定閾值T1；根據(jù)步驟S2的執(zhí)行結(jié)果判斷，如果結(jié)果成立則執(zhí)行步驟S3以當(dāng)前要恢復(fù)塊在前一幀對(duì)應(yīng)位置4×4塊的運(yùn)動(dòng)向量作為其運(yùn)動(dòng)向量；如果結(jié)果不成立則執(zhí)行步驟S4計(jì)算當(dāng)前要恢復(fù)塊在前一幀對(duì)應(yīng)位置4×4塊的周圍8個(gè)運(yùn)動(dòng)向量的中值，作為其運(yùn)動(dòng)向量；步驟S5判斷當(dāng)前要恢復(fù)的幀的前n幀是否正確接收；根據(jù)步驟S5的執(zhí)行結(jié)果判斷，如果結(jié)果不成立則執(zhí)行步驟S6以當(dāng)前待恢復(fù)幀的前一幀作為恢復(fù)當(dāng)前塊的參考幀；如果結(jié)果成立則執(zhí)行步驟S7以動(dòng)態(tài)紋理模型合成的新的一幀作為恢復(fù)當(dāng)前塊的參考幀；步驟S8判斷當(dāng)前塊在前一幀對(duì)應(yīng)位置處運(yùn)動(dòng)向量是否大于給定閾值T2；根據(jù)步驟S8的執(zhí)行結(jié)果判斷，如果結(jié)果成立則執(zhí)行步驟S9對(duì)當(dāng)前塊周圍8個(gè)鄰居塊的運(yùn)動(dòng)向量求中值，并將該中值運(yùn)動(dòng)向量在參考幀中做運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償?shù)玫降南袼刂底鳛樽罱K的差錯(cuò)掩蓋值；如果執(zhí)行結(jié)果不成立則不作后續(xù)處理。
下面進(jìn)一步以具體的實(shí)施例結(jié)合本發(fā)明提供的基于動(dòng)態(tài)紋理模型的視頻整幀丟失差錯(cuò)掩蓋方法進(jìn)行描述。
本實(shí)施例的實(shí)施環(huán)境如下采用H.264的參考軟件JM12.4作為編解碼器，網(wǎng)絡(luò)傳輸丟包模型采用ITU-T標(biāo)準(zhǔn)組織提供的Internet傳輸錯(cuò)誤模板，丟包率設(shè)為5％，選取CIF分辨率大小(352×288)的“stefan”序列作為測(cè)試序列，以解碼stefan序列中丟失的第14幀圖像為例，結(jié)合本發(fā)明的每個(gè)步驟具體描述如下 (1)由當(dāng)前丟失幀的前2幀根據(jù)動(dòng)態(tài)紋理模型外推合成新的一幀，由以下子步驟完成 ①記Y(y12，y13)為當(dāng)前丟失幀的前2幀的亮度和色度值矩陣，每列中依次存放了一幀中所有像素的亮度值和色度值，svd為奇異值分解法，得到U，S，V共3個(gè)矩陣。
[U，S，V]＝svd(Y，0)； ②取出矩陣U中1～2列的所有元素，形成矩陣Chat Chat＝U(:，1:2)； ③將矩陣S中的1～2行、1～2列的元素形成矩陣S(1:2，1:2)，將矩陣V中1～2列的所有元素形成矩陣V(:，1:2)并對(duì)其求轉(zhuǎn)置得到矩陣(V(:，1:2))′，然后把S(1:2，1:2)和(V(:，1:2))′相乘得到矩陣Xhat Xhat＝S(1:2，1:2)*(V(:，1:2))′； ④取出矩陣Xhat中2～2列(即第2列)的所有元素形成矩陣Xhat(:，2)，取出矩陣Xhat中1:(2-1)(即第1列)列的所有元素形成矩陣(Xhat(:，1))，并對(duì)其求廣義逆矩陣pinv(Xhat(:，1))，然后把Xhat(:，2)和pinv(Xhat(:，1))相乘得到矩陣Ahat Ahat＝Xhat(:，2)*pinv(Xhat(:，1))； ⑤取出矩陣Xhat中的第一列元素形成矩陣x0 x0＝Xhat(:，1)； ⑥把x0作為矩陣x的第一列元素 x(:，1)＝x0； ⑦設(shè)變量t，對(duì)t進(jìn)行2次循環(huán)賦值將矩陣X的第t列的元素形成矩陣X(:，t)，將X(:，t)和矩陣Ahat進(jìn)行相乘，結(jié)果作為矩陣X第t+1列的值x(:，t+1)；再把矩陣X第t+1列的元素形成矩陣X(:，t+1)，將X(:，t+1)和矩陣Chat進(jìn)行相乘，結(jié)果作為矩陣I第t+1列I(:，t+1) for t＝1:2{x(:，t+1)＝Ahat*X(:，t)； I(:，t+1)＝Chat*X(:，t+1)；} ⑧將得到的矩陣I中的第3列的值作為外推出來(lái)的亮度和色度值矩陣 I＝I(:，3)； 把I矩陣中亮度值和色度值存入?yún)⒖紟彺嬗洖閅I，它和丟失幀的前一幀Y13共同構(gòu)成當(dāng)前待恢復(fù)幀的候選參考幀集合。
(2)判斷當(dāng)前要恢復(fù)的4×4塊Mbnk在前一幀對(duì)應(yīng)位置處運(yùn)動(dòng)向量MVn-1k是否大于給定閾值Threshold1，如果則以當(dāng)前要恢復(fù)塊在前一幀對(duì)應(yīng)位置4×4塊Mbn-1k的運(yùn)動(dòng)向量MVn-1k作為其運(yùn)動(dòng)向量，否則轉(zhuǎn)入下一步驟，其中Threshold1在在本實(shí)施例中設(shè)置為60。
(3)當(dāng)前要恢復(fù)的4*4塊Mbnk在前一幀對(duì)應(yīng)位置左方4×4塊為Mbn-1left，運(yùn)動(dòng)向量為MVn-1left，右方4×4塊為Mbn-1right，運(yùn)動(dòng)向量為MVn-1right，上方4×4塊為Mbn-1up，運(yùn)動(dòng)向量為MVn-1up，下方4×4塊為Mbn-1down，運(yùn)動(dòng)向量為MVn-1down，左上方4×4塊為Mbn-1left-up，運(yùn)動(dòng)向量為MVn-1left-up，右上方4×4塊為Mbn-1right-up，運(yùn)動(dòng)向量為MVn-1right-up，左下方4×4塊為Mbn-1left-down，運(yùn)動(dòng)向量為MVn-1left-down，右下方4×4塊為Mbn-1right-down，運(yùn)動(dòng)向量為MVn-1right-down，計(jì)算這8個(gè)向量的中值 并把MV*作為當(dāng)前要恢復(fù)的4×4塊Mbnk的運(yùn)動(dòng)向量。
(4)判斷當(dāng)前要恢復(fù)的幀的前2幀是否正確接收，若成立，則以動(dòng)態(tài)紋理外推合成的新的一幀YI作為恢復(fù)當(dāng)前塊的參考幀。否則則以當(dāng)前要恢復(fù)幀的前一幀Y13作為恢復(fù)當(dāng)前塊的參考幀。
(5)對(duì)已恢復(fù)的整幀Y14進(jìn)行后處理，設(shè)當(dāng)前要恢復(fù)的4×4塊Mbnk的前一幀對(duì)應(yīng)位置左方4×4塊為Mbn-1left，運(yùn)動(dòng)向量為MVn-1left，右方4×4塊為Mbn-1right，運(yùn)動(dòng)向量為MVn-1right，上方4×4塊為Mbn-1up，運(yùn)動(dòng)向量為MVn-1up，下方4×4塊為Mbn-1down，運(yùn)動(dòng)向量為MVn-1down，左上方4×4塊為Mbn-1left-up，運(yùn)動(dòng)向量為MVn-1left-up，右上方4×4塊為Mbn-1right-up，運(yùn)動(dòng)向量為MVn-1right-up，左下方4×4塊為Mbn-1left-down，運(yùn)動(dòng)向量為MVn-1left-down，右下方4×4塊為Mbn-1right-down，運(yùn)動(dòng)向量為MVn-1right-down。如果當(dāng)前塊Mbnk的前一幀對(duì)應(yīng)位置處運(yùn)動(dòng)向量MVn-1k＞Threshold2，則對(duì)當(dāng)前塊周圍8個(gè)鄰居塊的運(yùn)動(dòng)向量求中值 并將該中值運(yùn)動(dòng)向量MV*在參考幀中做運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償?shù)玫降南袼刂底鳛樽罱K的差錯(cuò)掩蓋值，否則不進(jìn)行后處理操作。其中Threshold2在在本實(shí)施例中設(shè)置為0。
本實(shí)施例對(duì)CIF格式的stefan序列進(jìn)行了測(cè)試，編碼幀數(shù)為90幀，幀率為30幀/秒，順序?yàn)镮PPPPPP，丟包率為5％。其中，解碼端分別用參考文獻(xiàn)1中的直接拷前一幀方法、參考文獻(xiàn)2中的外推運(yùn)動(dòng)向量方法以及本發(fā)明所提出的方法進(jìn)行掩蓋，掩蓋后的峰值信噪比PSNR結(jié)果如圖2所示。
由圖2所示的仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖可以看出本發(fā)明獲得的視頻峰值信噪比始終高于以上2種對(duì)比方法，取得了良好的視頻服務(wù)質(zhì)量。
權(quán)利要求
1.一種基于動(dòng)態(tài)紋理模型的視頻整幀丟失差錯(cuò)掩蓋方法，其特征在于，包括以下步驟
(1)根據(jù)動(dòng)態(tài)紋理模型對(duì)當(dāng)前丟失幀的前n幀合成新的一幀，所述新的一幀和丟失幀的前一幀共同構(gòu)成當(dāng)前待恢復(fù)幀的候選參考幀集合，其中n≥2；
(2)判斷當(dāng)前要恢復(fù)塊在前一幀對(duì)應(yīng)位置處塊的運(yùn)動(dòng)向量是否大于給定閾值T1；如果不成立，則以當(dāng)前要恢復(fù)塊在前一幀對(duì)應(yīng)位置4×4塊的運(yùn)動(dòng)向量作為其運(yùn)動(dòng)向量，如果成立則轉(zhuǎn)入下一步驟；
(3)計(jì)算當(dāng)前要恢復(fù)塊在前一幀對(duì)應(yīng)位置4×4塊的周圍8個(gè)運(yùn)動(dòng)向量的中值，作為其運(yùn)動(dòng)向量；
(4)判斷當(dāng)前要恢復(fù)幀的前n幀是否正確接收；如果成立，則以動(dòng)態(tài)紋理模型合成的新的一幀作為恢復(fù)當(dāng)前塊的參考幀；如果不成立則以當(dāng)前要恢復(fù)幀的前一幀作為恢復(fù)當(dāng)前塊的參考幀；
(5)判斷當(dāng)前塊的前一幀對(duì)應(yīng)位置處運(yùn)動(dòng)向量是否大于給定閾值T2；如果成立則對(duì)當(dāng)前塊周圍8個(gè)鄰居塊的運(yùn)動(dòng)向量求中值，并將該中值運(yùn)動(dòng)向量在參考幀中做運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償?shù)玫降南袼刂底鳛樽罱K的差錯(cuò)掩蓋值，如果不成立則不進(jìn)行后處理操作。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于動(dòng)態(tài)紋理模型的視頻整幀丟失差錯(cuò)掩蓋方法，其特征在于步驟(1)包括以下子步驟
①記Y(y12，y13)為當(dāng)前丟失幀的前2幀的亮度和色度值矩陣，每列中依次存放了一幀中所有像素的亮度值和色度值，svd為奇異值分解法，得到U，S，V共3個(gè)矩陣。
[U，S，V]＝svd(Y，0)；
②取出矩陣U中1～2列的所有元素，形成矩陣Chat
Chat＝U(:，1:2)；
③將矩陣S中的1～2行、1～2列的元素形成矩陣S(1:2，1:2)，將矩陣V中1～2列的所有元素形成矩陣V(:，1:2)并對(duì)其求轉(zhuǎn)置得到矩陣(V(:，1:2))′，然后把S(1:2，1:2)和(V(:，1:2))′相乘得到矩陣Xhat
Xhat＝S(1:2，1:2)*(V(:，1:2))′；
④取出矩陣Xhat中2～2列(即第2列)的所有元素形成矩陣Xhat(:，2)，取出矩陣Xhat中1:(2-1)(即第1列)列的所有元素形成矩陣(Xhat(:，1))，并對(duì)其求廣義逆矩陣pinv(Xhat(:，1))，然后把Xhat(:，2)和pinv(Xhat(:，1))相乘得到矩陣Ahat
Ahat＝Xhat(:，2)*pinv(Xhat(:，1))；
⑤取出矩陣Xhat中的第一列元素形成矩陣x0
x0＝Xhat(:，1)；
⑥把x0作為矩陣x的第一列元素
x(:，1)＝x0；
⑦設(shè)變量t，對(duì)t進(jìn)行2次循環(huán)賦值將矩陣X的第t列的元素形成矩陣X(:，t)，將X(:，t)和矩陣Ahat進(jìn)行相乘，結(jié)果作為矩陣X第t+1列的值x(:，t+1)；再把矩陣X第t+1列的元素形成矩陣X(:，t+1)，將X(:，t+1)和矩陣Chat進(jìn)行相乘，結(jié)果作為矩陣I第t+1列I(:，t+1)
for t＝1:2
{
x(:，t+1)＝Ahat*X(:，t)；
I(:，t+1)＝Chat*X(:，t+1)；
}
⑧將得到的矩陣I中的第3列的值作為最終動(dòng)態(tài)紋理合成的亮度和色度值矩陣
I＝I(:，3)；
把I矩陣中亮度值和色度值存入?yún)⒖紟彺嬗洖閅I，它和丟失幀的前一幀Y13共同構(gòu)成當(dāng)前待恢復(fù)幀的候選參考幀集合。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于動(dòng)態(tài)紋理模型的視頻整幀丟失差錯(cuò)掩蓋方法，其特征在于
步驟(3)中當(dāng)前要恢復(fù)塊在前一幀對(duì)應(yīng)位置4×4塊的周圍8個(gè)運(yùn)動(dòng)向量是指當(dāng)前要恢復(fù)塊前一幀對(duì)應(yīng)位置4×4塊正上方，正下方，左方，右方和左上方，右上方，左下方和右下方的8個(gè)4×4塊運(yùn)動(dòng)向量。
4.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于動(dòng)態(tài)紋理模型的視頻整幀丟失差錯(cuò)掩蓋方法，其特征在于
步驟(5)中當(dāng)前塊周圍8個(gè)鄰居塊是指當(dāng)前4×4塊正上方，正下方，左方，右方和左上方，右上方，左下方和右下方的8個(gè)4×4塊。
5.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于動(dòng)態(tài)紋理模型的視頻整幀丟失差錯(cuò)掩蓋方法，其特征在于
步驟(2)中根據(jù)測(cè)試序列運(yùn)動(dòng)劇烈程度來(lái)設(shè)定閾值T1，運(yùn)動(dòng)緩慢時(shí)為20，中等運(yùn)動(dòng)為60，劇烈運(yùn)動(dòng)為90。
6.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于動(dòng)態(tài)紋理模型的視頻整幀丟失差錯(cuò)掩蓋方法，其特征在于
步驟(5)中根據(jù)測(cè)試序列內(nèi)容的不同來(lái)設(shè)定閾值T2。
全文摘要
本發(fā)明涉及視頻傳輸誤差糾正技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于動(dòng)態(tài)紋理模型的視頻整幀丟失差錯(cuò)掩蓋方法。本發(fā)明根據(jù)動(dòng)態(tài)紋理模型對(duì)當(dāng)前丟失幀的前n幀(n≥2)合成新的一幀；判斷當(dāng)前要恢復(fù)塊在前一幀對(duì)應(yīng)位置處塊的運(yùn)動(dòng)向量是否大于給定閾值T1，根據(jù)判斷結(jié)果選擇合適的運(yùn)動(dòng)向量；判斷當(dāng)前要恢復(fù)幀的前n幀是否正確接收，根據(jù)判斷結(jié)果決定選用參考幀；判斷當(dāng)前塊的前一幀對(duì)應(yīng)位置處運(yùn)動(dòng)向量是否大于給定閾值T2，根據(jù)判斷結(jié)果決定是否進(jìn)行后續(xù)處理。本具備丟失幀在解碼端能得到更好的恢復(fù)效果，提高了視頻服務(wù)質(zhì)量的特點(diǎn)。
文檔編號(hào)H04N7/64GK101594543SQ200910062868
公開(kāi)日2009年12月2日 申請(qǐng)日期2009年6月26日 優(yōu)先權(quán)日2009年6月26日
發(fā)明者胡瑞敏, 皓 陳, 丹 毛, 巋 張, 歡 汪 申請(qǐng)人:武漢大學(xué)