一种有效的时空边界匹配算法用于视频错误隐藏
在容易出错的环境中传输视频可能会导致视频损坏或丢失。 因此,必须在解码器侧进行错误隐藏。 通常,错误隐藏技术利用周围正确接收的图像数据或运动信息进行隐藏。 本文提出了一种利用空间和时间信息来重建运动矢量(MV)的时空边界匹配算法(STBMA),并提出了一种新的边平滑度测量方法。 通过使用所提出的算法找到的运动矢量,可以恢复丢失的宏块(MB)。 与众所周知的边界匹配算法(BMA)相比,该算法能够实现更高的PSNR以及更好的视觉质量。
在容易出错的环境中传输视频可能会导致视频损坏或丢失。 因此,必须在解码器侧进行错误隐藏。 通常,错误隐藏技术利用周围正确接收的图像数据或运动信息进行隐藏。 本文提出了一种利用空间和时间信息来重建运动矢量(MV)的时空边界匹配算法(STBMA),并提出了一种新的边平滑度测量方法。 通过使用所提出的算法找到的运动矢量,可以恢复丢失的宏块(MB)。 与众所周知的边界匹配算法(BMA)相比,该算法能够实现更高的PSNR以及更好的视觉质量。