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基于块运动轨迹相似性的H.264运动修复-错误隐藏算法
  • ISSN号:1001-8360
  • 期刊名称:《铁道学报》
  • 时间:0
  • 分类:TN926.3[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]北京交通大学信息科学研究所,北京100044, [2]金日成综合大学计算机学院,朝鲜平壤
  • 相关基金:国家自然科学基金(60973060); 教育部高等学校博士学科点专项科研基金(200800040008)
中文摘要:

H.264视频在通过无线网络传递时,对传输错误非常敏感,由此会引起视频质量的严重下降。本文提出1种基于块运动轨迹相似性及空域统计相关性的受损块运动修复-错误隐藏算法。采用绝对运动差值总和(Sumof Absolute Difference for Motion Vector)估计运动轨迹相似性,并据此在受损宏块周围搜索可靠块;在过去帧中抽取可靠块和受损块的空域相互关系统计特征,并据此在当前帧预测受损块运动矢量;采用基于宏块分割信息的块合并来修复宏块内子块运动矢量,采用邻域插值方法恢复丢失的像素。实验结果表明,与零运动算法、宏块边界匹配算法和多项式内插法相比较,本算法执行速度较快,隐藏效果较好。

英文摘要:

H. 264 video, when being transmitted over error-prone wireless channels, may suffer from losses or errors. The lost data may result in unacceptable quality degradation. In this paper, we proposed a low complexi- ty and effective motion recovery algorithm for temporal error concealment in H. 264, which was based on block motion trajectory similarity and statistical correlation of spatial domain. The block motion trajectory similarity was estimated by using the Sum of Absolute Difference for Motion Vector (SAD-MV), and then accordingly the available blocks for Lost Block (LB) were searched for in the lost Macro-block (MB) neighbors. The MVs of LBs in the current frame were predicted on the basis of the statisticat spatial correlation between the availa- ble blocks and LBs extracted from previous frames. The MVs of the MB blockettes were merged and recovered from the MVs of blocks subject to MB segmenting information. The lost pixels were recovered with the neigh- bourhood interpolation method. Experiments prove that the proposed method is characterized by quick execu- tion velocity and good hidden eqqed as compared with the zero MV method, MB boundary match algorithm and polynomial interpolation method.

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期刊信息
  • 《铁道学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科协
  • 主办单位:中国铁道学会
  • 主编:王德
  • 地址:北京复兴路10号中国铁道学会
  • 邮编:100844
  • 邮箱:tdxb@vip.163.com
  • 电话:010-51848021 51873116
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-8360
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2104/U
  • 邮发代号:2-308
  • 获奖情况:
  • 中国期刊方阵“双效”期刊,百种中国杰出学术期刊,中国科协第一、二届优秀学术期刊,入选学位与研究生教育中文重要期刊目录,中文核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:17030