一种自适应阈值的视频流多纹理方向错误隐藏方法
【专利摘要】一种自适应阈值的视频流多纹理方向错误隐藏方法，其特征是基于改进的自适应阈值的Sobel边缘检测算法，通过检测出错误宏块的相邻块可能的边缘方向，结合边界像素差值成本函数自适应地确定错误宏块中每个像素点的插值方向，然后对错误宏块中的每个像素点进行方向插值来恢复错误宏块，能够更精确的提取出边缘信息及自适应的恢复丢失宏块，保证了恢复后视频图像的平滑性。本发明与H.264标准的错误隐藏算法相比，其视频图像隐藏效果在主观视觉判断和客观数值计算上都有一定的提高。
【专利说明】一种自适应阈值的视频流多纹理方向错误隐藏方法
【技术领域】
[0001]本发明属于视频图像处理领域，涉及到一种H.264解码视频图像中对错误信息块的近似恢复或错误隐藏方法。
【背景技术】
[0002]H.264视频压缩编码标准是由国际电信联盟(ITU-T)的视频编码专家组(VCEG)和国际标准化组织(IS0/IEC)的运动专家组(MPEG)共同制定的新一代视频压缩编码标准。
H.264带来高压缩比和良好网络亲和性的同时，由于接收端接收到的信息量变少，图像序列间的冗余度降低，使得编码后的码流对错误更加敏感，从而使得任何一个比特的丢失或错误，都可能导致误码扩散，容易降低接收到的视频图像质量。
[0003]错误隐藏技术即是一个图像采样或一块采样在传输中由于错误而丢失，解码器仍能基于周围的已经收到的采样点，利用空间和时间相邻的采样点的内在相关性进行估计，从而实现错误隐藏，用估算数据恢复。该技术并不追求将原始数据完整还原，而是利用已经接收到的数据来尽量增强视频图像质量，因此，它无需增加额外的码率，也不需要改变编码器。
[0004]常见的错误隐藏算法分两种:时域错误隐藏和空域错误隐藏。时域错误隐藏主要是利用视频序列的相邻帧之间的较强时间相关性，通过相邻帧经过运动补偿后的正确图形数据来对错误宏块内容进行恢复。这种方法只适合于运动不太复杂的视频信号，对于场景变换的情况则往往不太适用。空域错误隐藏主要是使用同一帧图像中的空间相关性对丢失的内容进行修复，因此对于场景变换的情况可以利用帧内信息对错误宏块进行掩盖。
[0005]现有技术中，使用的普`遍的是H.264双线性内插算法。双线性内插算法是H.264标准的空域错误隐藏算法。通过上下左右4个相邻像素块的边缘像素进行线性插值来恢复错误数据。这种算法是根据像素距离越近，其相关性越大的原理，因此权值设定为丢失像素与相邻像素的反向距离，图1为双线性内插算法示意图。
[0006]现有的Sobel边缘检测算法:
[0007](I)计算梯度的幅值和方向
[0008]Sobel算子是在图像空间利用X和y两个方向模板与图像中的每个像素点进行邻域卷积来完成的。对于f(i，j)为图像中像素点灰度值(i，j为像素点的坐标)，X和y方向的模板见图2。
[0009]水平梯度6!￡(1，j)为:
[0010]Gx(i，j) = f (1-1, j-l)+2f (1-1, j)+f (1-1, j+l)-f (i+1, j-l)-2f (i+1, j)-f (i+1,j+1)
[0011]垂直梯度6^丨，j)为:
[0012]Gy(i，j) = f (1-1, j+l)+2f (i, j+l)+f (i+1, j+l)-f (1-1, j-l)-2f (i, j-l)-f (i+1,j_l)
[0013]令图像中每个像素点的梯度幅值和方向分别为G(i，j)和Θ (i, j)，则:
【权利要求】
1.一种自适应阈值的视频流多纹理方向错误隐藏方法，其特征是包括以下步骤: 步骤(1):判断接收端收到的视频图像的宏块是否发生错误，如果是，则转到步骤(2)；否则转到步骤(6)； 步骤(2):对错误宏块的相邻块进行改进的Sobel边缘检测算法，依次确定各个相邻块的边缘方向； 步骤(3):根据边缘像素差值成本函数自适应确定错误宏块中每个像素点的插值方向； 步骤(4):对错误宏块中的每个像素点依据其插值方向计算方向插值，并恢复错误宏块； 步骤(5):判断错误宏块是否全部被错误隐藏，如果是，则转到步骤(6);否则转到步骤(2)； 步骤(6):输出接收到的视频图像； 所述的改进的Sobel边缘检测算法如下: (1)计算梯度的幅值和方向 水平梯度Jx(i，j)为:
Jx(i，j) = Gx2(i, j)+Gy2(i, j) 垂直梯度Jy(i，j)为:
Jy(i，j) = 2Gx(i, j)Gy(i, j) 令图像中每个像素点的梯度幅值和方向分别为G*(i，j)和e*(i，j)，则:
2.根据权利要求1所述的自适应阈值的视频流多纹理方向错误隐藏方法，其特征是所述的步骤(2)按以下步骤: (51)用改进的Sobel算法对错误宏块的相邻块进行边缘检测 用改进的Sobel算法分别对Βτ、ΒΕ、ΒρΒκ中的像素点进行边缘检测；经边缘检测后，上、下、左、右4个相邻块中的每个候选边缘像素点(i，j)都有梯度幅值(T(i，j)和梯度方向9*(i，j); (52)对错误宏块的相邻块的边缘方向分类 将边缘划分为8个方向，即Θ i~Θ 8，其中:Θ i = (O °，22.5 ° ]，Θ 2 =(22.5° ,45。]，θ3=(45。,67.5° ], Θ 4 = (67.5° ,90° ], Θ 5 = (90° ,112.5。]，θ6= (112.5°，135。]，θ7=(135°，157.5。]，θ8 = (157.5°，180。];梯度方向θ*(?, j)的值在哪个范围之内，该候选边缘像素点的方向就对应该方向； (53)确定错误宏块的相邻块边缘方向 错误宏块的边缘信息取决于相邻块的边缘方向，确定相邻块边缘方向的具体步骤如下: O:根据改进的Sobel边缘检测算法判定出来的候选边缘像素点 设错误宏块大小为NXN，则可通过相邻块中的候选边缘像素点在其梯度方向上延伸后与错误宏块边缘的交点坐标值的取值范围O~(N-1)来进行判断，如果交点坐标值在O~(N-1)范围内，则可判定为边缘像素点； 2):根据下式计算相邻块中边缘像素点在(S2)的8个边缘方向的幅值总和:
3.根据权利要求1所述的自适应阈值的视频流多纹理方向错误隐藏方法，其特征是所述的步骤(3)按以下步骤: 将步骤(2)中分别得到的错误宏块上、下、左、右4个相邻块中的可能的边缘方向，再根据边界像素差值成本函数Cost (i，j)，自适应地确定错误宏块中每个像素点的插值方向，具体步骤如下: O:根据下式分别计算出沿着4个可能的边缘方向的边界像素差值:
4.根据权利要求1所述的自适应阈值的视频流多纹理方向错误隐藏方法，其特征是所述的步骤(4)是: 根据步骤(3)求出的错误宏块中像素点(i，j)的插值方向dir进行方向插值来恢复出错误宏块中的每个像素点，设Pto(i，j)为当前待恢复像素点灰度值，方向插值如公式下式所示:
【文档编号】H04N19/65GK103856781SQ201410100233
【公开日】2014年6月11日 申请日期:2014年3月18日 优先权日:2014年3月18日
【发明者】张小红, 胡婷, 钟小勇 申请人:江西理工大学