错误隐藏学习手记（四）

帧间错误隐藏算法整理：

1、零矢量拷贝错误隐藏算法：当图像帧某一宏块丢失之后，直接拷贝当前帧的前一帧的相同位置的宏块过去。当然，这种算法对于非激烈运动的视频还是可以的。算法简单，复杂度低，实时性比较好。缺点就是对于局部剧烈运动或者剧烈运动的视频会有很大的误差，严重影响观赏效果。

2、边界匹配错误隐藏算法（BMA，boarder match algorithm）：利用丢失宏块与其周围宏块的相关性，取周围上、下、左、右宏块的运动矢量作为一个运动矢量集，使用最小边界匹配误差（SAD）规则，寻找最优运动矢量，将这个最优运动矢量对应参考帧的宏块来补偿当前帧中丢失宏块。适用于运动的场景，适应性不错。

具体实现：

计算每一个方向的运动矢量并计算出最优SAD：

3、采用二像素外边界匹配算法：

   

         公式如下：

    

    

           SAD = min（Du，Dd，Dl，Dr），哪一个是错误的，那么那个就不存在。得到最小的之后就在参考帧中找到由缺失帧位置移动SAD后的那一帧。

4、多参考帧：

       H.264允许有5帧参考帧，可以用来寻找最佳运动补偿。但是这样的话实时性不太好，所以我们采用两帧即可。

       计算得到参考帧1的运动补偿向量为mv1；参考帧2的运动补偿向量为mv2。在这种情况下采用SAD更小的运动补偿矢量进行丢失宏块重建。

                

5、扩展运动矢量集：

       扩展后的运动矢量集：

                            

        Sc 就是当前帧的运动矢量，包括上下左右以及零矢量。SP1 为第一参考帧的相同位置的宏块运动矢量，以及上下左右相邻宏块的矢量。

        SP2为第一参考帧的相同位置的宏块运动矢量，以及上下左右相邻宏块的矢量。之前的都只有Sc。

6、运动激烈的时候采用线性插值进行：

       那么什么时候我们认为是运动激烈呢？

       对丢失块错误隐藏时先寻找最优运动矢量，确定最优运动矢量后，设定阈值为整帧正确接收宏块运动矢量的均值（erc_mvperMB）。当最优运动矢量大于这个阈值时，可以判定丢失宏块为激烈运动宏块，就采用插值法。否则采用运动拷贝补偿算法。

注：对于I帧采用的就是帧内错误隐藏，P帧采用的是帧间错误隐藏。

自适应算法的流程图：

参考论文：

注：以上截图来自于  《基于H_264_AVC改进的时空域错误掩藏算法_吴明坤》