导读:本文包含了误码掩盖论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:误码,内插,矢量,相关性,边界,视频,自适应。
误码掩盖论文文献综述写法
黄治华,夏洋[1]（2017）在《一种矢量外推与边界匹配相结合的视频通信误码掩盖算法》一文中研究指出针对无线视频通信中因视频数据传输丢失或误码导致重建图像质量急剧下降的问题,提出了一种基于运动矢量外推与边界匹配相结合的时域误码掩盖算法。对于受损块,采用运动矢量外推方法估算其时域相关运动矢量,然后利用受损块与邻域块的空间相关性,基于改进的边界匹配算法在时域相关运动矢量的邻域内寻找受损块运动矢量,从而实现受损数据的误码掩盖。仿真结果表明,对不同视频序列,该算法均可比传统算法恢复出更高质量的图像。(本文来源于《舰船电子工程》期刊2017年07期）
谢利红[2]（2017）在《基于叁维视频相关性的误码掩盖及超分辨率技术》一文中研究指出3D-HEVC是基于HEVC编码标准的扩展,利用空间、时间、视点间相关性对3D视频进行高效压缩。由于3D-HEVC视频编码标准的高压缩性,3D视频比特流的抗误码能力有所下降,对信道传输错误非常敏感。例如其使用帧间预测和视点间预测等技术,一个传输错误可能影响后续帧和后续视点,导致错误扩散,严重影响解码后的视频质量。误码掩盖技术是在解码端利用空间、时间、视点间相关性,根据已解码的信息重构丢失数据,不需要占用额外带宽或增加反馈等待时间。现有的多视点视频加深度(Multiview Video plus Depth,MVD)误码掩盖方法可利用3D视频的空间相关性、时间相关性、视点间相关性及纹理深度相关性进行恢复。由于3D视频的真实场景感知依赖于大量的纹理和深度数据,为了满足现实应用,在不影响视频质量的情况下,可进一步降低MVD的传输码率。基于双目视觉压抑理论,MVD可采用混合分辨率编码框架,即至少一个视点采用低分辨率,其他视点使用完整分辨率。该框架相比于完整分辨率视频明显降低了存储和传输需求并减少了处理时间。为了满足高清晰度的需求、降低视觉不舒适度,低分辨率视点需要在解码端使用超分辨率技术将其分辨率提高为完整分辨率。本文研究利用空间、时间、视点间相关性的超分辨率算法。本文的主要研究工作包括:1.针对3D视频的基于场景一致性的误码掩盖方法,由于前景和背景的边缘区域容易发生映射错误,提出调整视点间不一致性IVI在选择最佳候选块中所占的权重;进一步在分析3D-HEVC的四叉树编码结构的基础上,提出了基于当前块的运动一致性的自适应块划分,实现了基于自适应块尺寸的误码掩盖过程。与几个现有主流误码掩盖方法相比,使用该方法恢复的丢失帧质量更高,同时保持了较好的场景一致性,降低了3D视频中由于帧间不一致性导致的闪烁效应,可以给使用者提供更好的观看体验。2.提出了3D视频的基于视点间相关性的超分辨率算法。该算法利用视点间相关性,将相邻的完整分辨率视点中的全分辨率帧映射到低分辨率视点所在的图像平面,得到合成的虚拟视点图像;利用空间相关性,将原有的低分辨率视点中的帧进行插值,得到插值的图像;利用虚拟视点图像和插值图像设计选择机制来生成低分辨率视点的全分辨率图像。实验表明,本文的方法有较好的性能。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2017-06-01）
王亚峰[3]（2014）在《3D-HEVC深度图预处理与误码掩盖技术研究》一文中研究指出多视点视频加深度(MVD)由于具有良好的后向标准兼容性,且利用基于深度图像的绘制(DIBR)技术能够在解码端合成任意视点的图像,实现任意位置视点的观看。运动图像专家组(MPEG)将MVD选作新一代叁维视频(3DV)编码标准的数据格式。3DV标准可分别基于H.264/AVC和H.265/HEVC标准进行制定。相比于H.264/AVC,由ITU-T和ISO联合制定的新一代视频编码标准HEVC在相同重建质量的前提下,能够节省一半左右的码率,因此3D-HEVC受到了更多关注。由于引入了深度信息,增加了编码码率,因此提高深度图的编码效率成为了3D-HEVC的关键。另外,码率的增加也使得带宽有限传输网络中出现网络拥塞的风险增加,易导致视频信息丢失,解码错误现象。因此,针对3DV的特点制定更加有效的误码掩盖技术具有重要意义。本文重点研究了用于提高深度编码效率的深度图预处理技术以及3DV误码掩盖技术,主要研究内容如下:由于深度估计算法的限制,使得获取的深度图质量较低。具体表现为深度图中物体的边界信息与视频图像中真实的物体边界之间一致性较差,出现了较多的虚假边缘。虚假边缘不仅额外增加了编码码率,也降低了解码端虚拟合成视点图像的质量。为了去除虚假边缘,提高深度图的编码效率,本文提出了一种深度图预处理算法。所提算法根据深度图与视频图像中物体边缘的相关性,利用各向异性扩散方法对虚假边缘进行了平滑。由于所提平滑方法具有各项异性的特点,在滤除虚假边缘的同时,能够对深度图中与视频图像物体边缘相关性较高的真实边缘信息进行有效保护。利用所提算法可以在不降低虚拟合成视点图像质量的前提下,有效地滤除虚假边缘,提高深度图的编码效率。对于在网络传输过程中丢失的帧信息,一般利用其与前后帧的时域相关性进行插帧实现误码掩盖,但是对于运动较为剧烈的前景部分却难以准确恢复。相比于二维视频,MVD信息的视点间相关性也可以用于丢失帧的插值过程。本文提出一种区分前景背景的插帧技术用于实现3DV的误码掩盖。首先通过对前后帧的帧差进行门限比较,初步划分出前景与背景,并进一步利用形态学滤波的方法对进其进行去噪处理。对于背景部分,仍然利用前后帧进行插值;而对于运动较为剧烈的前景部分,则利用相邻视点在当前视点的虚拟合成图像进行填充。所提方法综合利用了时域和视点相关性,提高了重构帧的质量。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2014-12-01）
孟楠,张琦,忻向军[4]（2014）在《卫星视频帧内自适应误码掩盖新算法》一文中研究指出在易发生错误的卫星信道的传输过程中,视频会产生误码和丢包.根据视频的边缘特征,将丢失块分成平坦块、边缘块和纹理块.然后,自适应地选择双线性内插、方向内插或者新方向加权内插作为内插方法,提高重构视频质量,加速误码掩盖过程.为了减少梯度计算量,将噪声像素从候选预测像素列表中剔除.为了准确地呈现图像的方向信息以及抑制噪声,选择Prewitt算子作为梯度滤波器.另外,使用分数像素内插来提高插值精度,适应高清视频应用.客观评价结果显示,在解码时间稍微增加的情况下,峰值信噪比大约提升了3dB.主观比较结果显示,提出的算法能够获得更高的视觉质量.(本文来源于《电波科学学报》期刊2014年02期）
万水龙,罗国成,余彪[5]（2014）在《基于多参考帧的多方向边界匹配时域误码掩盖》一文中研究指出提出了基于多参考帧的多方向边界匹配时域误码掩盖算法。首先获取误码块相邻宏块的运动矢量,并求出相邻宏块运动矢量的均值,然后根据多方向匹配准则依次求出参考帧的运动矢量,最后选取最佳的运动矢量完成误码掩盖。将该方法与基于多参考帧的误码掩盖算法和多方向边界匹配的误码掩盖算法进行比较,结果表明,该方法效果优于上述两种算法。(本文来源于《微型机与应用》期刊2014年02期）
翁伟力,孙琪雅,范星辰[6]（2014）在《立体图像的误码掩盖》一文中研究指出本文讨论了立体图像的误码掩盖方法,其主要利用了双目图像之间像素的相关性和单目图像内部像素之间的相关性。实验结果表明,本文算法能够较好地修补丢失像素,提高立体图像的显示效果。(本文来源于《产业与科技论坛》期刊2014年01期）
唐贵进,朱秀昌[7]（2013）在《基于边界平滑性准则的立体图像误码掩盖算法》一文中研究指出为解决立体图像的差错问题,提出了一种基于边界平滑性准则掩盖方法。首先根据视差相关性为丢失块选择参考块,然后结合像素间色彩空间相似程度和几何空间距离接近程度为它们进行自适应权重的视差匹配,接着给出了边界平滑性的代价函数,并据此度量选择最平滑边界的块作为初步的掩盖效果,最后再次利用边界平滑性准则判断丢失块的属性,并根据其属性采用不同算法对之前的初步掩盖内容进行调整。实验结果表明,相比其他算法,该算法在主、客观质量上均具有较好的优势。(本文来源于《南京邮电大学学报(自然科学版)》期刊2013年03期）
唐贵进,朱秀昌,刘天亮[8]（2013）在《一种基于局部可信视差的立体图像误码掩盖算法》一文中研究指出为解决立体图像传输的差错问题,提出了一种基于局部可信视差的掩盖方法。首先,考虑到存在丢失块,并结合像素间色彩空间相似程度和几何空间距离接近程度等因素,设计了基准点偏置的窗口用于自适应权重的视差匹配;然后根据视差连续性原则和左右一致性约束,得出局部的可信视差;最后采用"胜者为王"(Winner-Takes-All)策略估计丢失块的视差,并根据此视差提取相应块来进行误码掩盖.实验结果表明,与其他掩盖算法相比,该算法在计算复杂度相当的情况下,无论在重建图像的PSNR还是主观质量上均具有较好的效果.(本文来源于《电子学报》期刊2013年04期）
崔世华,崔慧娟,唐昆[9]（2013）在《基于无迹Kalman滤波的高误码掩盖技术》一文中研究指出在H.264/AVC标准中,当出现数据包丢失或缺损时,在解码端进行误码掩盖是一种经济而有效的保证视频质量的方法,因而广受关注。常见的做法是利用正确接收的时域或空域信息对误码区域进行掩盖。然而,对于误码率很高的视频,目前尚无令人满意的技术。该文中提出一种基于无迹Kalman滤波,并辅以改进的双线性插值的新型误码掩盖架构。对若干典型视频的高误码掩盖实验表明,其峰值信噪比高于边界匹配算法和传统双线性插值算法达4dB。(本文来源于《清华大学学报(自然科学版)》期刊2013年04期）
高治力[10]（2012）在《IP视频监控系统中误码掩盖技术的研究与实现》一文中研究指出近年来，IP视频监控系统由于具有传统模拟视频监控系统所无法比拟的优势而得到迅速普及。IP视频监控系统的重要特点是视频编码数据需要在现有的IP网络信道中进行传输。但是，由于IP网络信道存在网络拥塞等现象，因此视频编码数据在传输过程中发生丢包是不可避免的。视频编码数据的丢失，会导致视频重建图像中出现花屏、马赛克现象，严重影响视觉质量。此外，IP视频监控系统中的监控录像往往会用于事件的调查和取证，因此对监控系统的解码重建视频图像质量要求较高，所以对发生视频编码数据丢失的监控录像进行视频误码掩盖处理就显得非常重要。本文针对IP视频监控系统的视频误码掩盖算法进行了研究，并对IP视频监控领域常用的开源视频解码库－FFMPEG中的误码掩盖算法进行了分析。本文还对FFMPEG中的视频误码掩盖算法进行改进，包括：提出了一种基于改进的Sobel算子的空域自适应误码掩盖算法以及改进了时域误码掩盖算法。最后，与FFMPEG开源代码库相结合实现了与IP视频监控系统的整合。实验结果表明，相比于FFMPEG中原有的空域误码掩盖算法和时域误码掩盖算法，本文所提算法在性能上有很大的提高，并且具有一定的实用价值。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2012-03-02）
误码掩盖论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
3D-HEVC是基于HEVC编码标准的扩展,利用空间、时间、视点间相关性对3D视频进行高效压缩。由于3D-HEVC视频编码标准的高压缩性,3D视频比特流的抗误码能力有所下降,对信道传输错误非常敏感。例如其使用帧间预测和视点间预测等技术,一个传输错误可能影响后续帧和后续视点,导致错误扩散,严重影响解码后的视频质量。误码掩盖技术是在解码端利用空间、时间、视点间相关性,根据已解码的信息重构丢失数据,不需要占用额外带宽或增加反馈等待时间。现有的多视点视频加深度(Multiview Video plus Depth,MVD)误码掩盖方法可利用3D视频的空间相关性、时间相关性、视点间相关性及纹理深度相关性进行恢复。由于3D视频的真实场景感知依赖于大量的纹理和深度数据,为了满足现实应用,在不影响视频质量的情况下,可进一步降低MVD的传输码率。基于双目视觉压抑理论,MVD可采用混合分辨率编码框架,即至少一个视点采用低分辨率,其他视点使用完整分辨率。该框架相比于完整分辨率视频明显降低了存储和传输需求并减少了处理时间。为了满足高清晰度的需求、降低视觉不舒适度,低分辨率视点需要在解码端使用超分辨率技术将其分辨率提高为完整分辨率。本文研究利用空间、时间、视点间相关性的超分辨率算法。本文的主要研究工作包括:1.针对3D视频的基于场景一致性的误码掩盖方法,由于前景和背景的边缘区域容易发生映射错误,提出调整视点间不一致性IVI在选择最佳候选块中所占的权重;进一步在分析3D-HEVC的四叉树编码结构的基础上,提出了基于当前块的运动一致性的自适应块划分,实现了基于自适应块尺寸的误码掩盖过程。与几个现有主流误码掩盖方法相比,使用该方法恢复的丢失帧质量更高,同时保持了较好的场景一致性,降低了3D视频中由于帧间不一致性导致的闪烁效应,可以给使用者提供更好的观看体验。2.提出了3D视频的基于视点间相关性的超分辨率算法。该算法利用视点间相关性,将相邻的完整分辨率视点中的全分辨率帧映射到低分辨率视点所在的图像平面,得到合成的虚拟视点图像;利用空间相关性,将原有的低分辨率视点中的帧进行插值,得到插值的图像;利用虚拟视点图像和插值图像设计选择机制来生成低分辨率视点的全分辨率图像。实验表明,本文的方法有较好的性能。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
误码掩盖论文参考文献
[1].黄治华,夏洋.一种矢量外推与边界匹配相结合的视频通信误码掩盖算法[J].舰船电子工程.2017
[2].谢利红.基于叁维视频相关性的误码掩盖及超分辨率技术[D].西安电子科技大学.2017
[3].王亚峰.3D-HEVC深度图预处理与误码掩盖技术研究[D].西安电子科技大学.2014
[4].孟楠,张琦,忻向军.卫星视频帧内自适应误码掩盖新算法[J].电波科学学报.2014
[5].万水龙,罗国成,余彪.基于多参考帧的多方向边界匹配时域误码掩盖[J].微型机与应用.2014
[6].翁伟力,孙琪雅,范星辰.立体图像的误码掩盖[J].产业与科技论坛.2014
[7].唐贵进,朱秀昌.基于边界平滑性准则的立体图像误码掩盖算法[J].南京邮电大学学报(自然科学版).2013
[8].唐贵进,朱秀昌,刘天亮.一种基于局部可信视差的立体图像误码掩盖算法[J].电子学报.2013
[9].崔世华,崔慧娟,唐昆.基于无迹Kalman滤波的高误码掩盖技术[J].清华大学学报(自然科学版).2013
[10].高治力.IP视频监控系统中误码掩盖技术的研究与实现[D].西安电子科技大学.2012