方法是通过丢失宏块周边已经正确解码的像素，判断出图像的纹理走向，然后采用种基于纹理走向的方向性插值算法来恢复图像。针对帧的场景切换检测因为帧只有宏块，不像帧间帧有参考序列，所以无法通过比较不同宏块比例来判断是否发生场景切换。通过判断当前帧的前后两帧是否在同场景来判断是否发生场景切换，这种方法虽然有效，但不是用于实时系统。本文采用的方法是基于图像的直方图的检测，当没有发生场景切换的时候，前后两帧的直方图相差不多，当发生场景切换的时候，前后两帧的直方图肯定相差很大，为了减少计算整帧图像数据的计算量，我们只采样图像的中心区域，但是这样可能会产生误判断，为了防止带来的误判，我们采取了些改善措施，就是将整幅图像划分成个块，分别采样每块的中心区域位置，公式如下本章小结本章首先阐述了通信中误码产生的原因和误码类型，由于图像视频压缩都采用了变长编码和预测编码等技术，因此误码对解码图像质量的影响可能会在空域和时域发生传播或扩散。然后介绍了目前在图像视频通信中运用较为成熟的抗误码技术，包括差错控制技术和隐藏技术，其中差错控制技术主要分别介绍了信道误码控制信源误码控制信源信道联合编码控制和误码防扩散四类技术。隐藏技术主要介绍了时域空域及频域掩藏。第三章基本算法及实验结果必须解决以下几个关键问题第，网络带宽是影响多媒体通信质量的主要因素。视频信息数据量巨大，而传输信道尤其是无线信道可用带宽有限。第二，视频信息在信道传输过程中都很容易受到误码的影响，因此为了保证解码器输出重构视频信息的质量，满足用户的要求，需要采取定的误码控制技术来增加编码视频信息的抗误码性能。视频图像经过编码后，以视频流的形式在网络传输，很容易受到信道误码的影响而丢失数据，由于数据的丢失不但会影响当前帧，还会连续传递到以后的解码帧，导致的蔓延，和图像质量的严重恶化也可能由于网络拥塞，出现丢包。两者都会降低解码后视频质量，严重情况下，由于找不到同步字造成解码失败。因此必须采取定措施解决这种问题。流媒体视频传输中应用最多和最有效的措施是隐藏。因为它不增加编码器端额外的开销，也不增加网络的延时，也不以牺牲码率为代价。只是利用视频图像自身的相关性，用最匹配的相关像素进行插值，恢复图像。如前所述，由于各种信道网络，压缩视频数据在传输或存储过程中会被损坏或丢失。虽然传输层提供了各种抗误码策略，但是除非重传可以无限制的使用这对实时业务是不可接受的，在接收到的数据中会残留有误码和丢失，在解码端重建图像会引起较严重的失真。受许多因素影响，例如信源编码传输协议以及丢失的信息数量和种类等，误码引起的失真程度从暂时的质量下降到图像或视频信号完全不可恢复。由于人眼视觉系统对视频信号中的高频成分不敏感，因而可通过对解码器端的重建图像进行后处理来减弱差错对图像质量造成的影响，这个后处理过程即为隐藏。视频图像误码的检测与定位技术为减小差错的影响，首要步骤是检测误码和定位误码。信道解码器和信源解码器视频解码器都可以执行定的误码检测任务。在解码的不同阶段有不同的误码检测方法，般来说，误码检测可在两个层面上进行传输层和视频解码层。传输层上的误码检测是指在信道解码环节上检测传输误码而视频解码层上检测误码是指在视频解码环节上检测传输误码。主要的误码检测方法有以下几类根据头信息检测在对视频信息进行编码时，大多数编码系统都会加入少量的文件头信息比如视频信息的长度和编码方法等重要信息，此信息般先于图像帧进行编码。由于文件头信息中存放着解码所需的重要信息，因此如果此部分中任何比特位出现误码，则会导致解码失败。信道解码器和信源解码器都可以根据头信息检测差错。视频编码后要以数据包的形式发送出去，为了能够在接收端正确解码，需要对数据包按顺序解码，因此每个数据包都有序号，反映数据流的先后。因此根据接收的数据包的序号，可以判断是否有丢包。现有的解决办法时设计个具有容错功能的编码器，如使用前向纠错方法来对文件头信息加以保护。由于文件头信息相对于整个编码视频信息来说只占很少部分，因此不必担心会对使用了有效的方法而显著增加整个编码视频信息的长度。根据校验码检测校验位技术是计算机各个领域广泛采用的检测的方法。在视频图像编码中，信道和信源解码器都可以前向纠错方式检测差错，可以根据码流中的校验位来确定的位置，有些情况下还可以进行纠正。根据语法检测基于语法的检测方案由于信源编码协议对码流结构做了详细的规定，因此可以通过在解码端检查码流中的相应语法元素是否符合句法结构来判断在传输过中是否有发生。例如，量化步长永远不可能为零，系数的个数存在个最大值，运动矢量及量化参数的取值也有定的范围等等。如果解码端发现所接收到的码流中相应语法元素不满足这些条件，就可以断定传输过程中有发生。另外，因为所有的视频压缩标准都采用了变长编码，但所用的码字并不是完全码，即并非所有可能的码字都是合法的码字。因此解码端也可以通过检查解码码字的合法性来判断是否有发生。根据常识检测自然视频的特点同样可被用来检测。例如，块边界不连续块中的大部分数据都需要钳位。综上所述，没有种方法可以保证检测出所有差错。其中，方法是种不可靠的方法，可能造成误检测，将无差错的数据块认定为的块。实际系统常常将这几种方式结合起来检测误码。视频图像的隐藏技术旦能够检测到的存在，并且获知所在的位置，大量的办法可以用来纠正或者掩盖。隐藏技术不需要从编码器得到额外信息，只是利用视频信号在空间和时间上的冗余信息和人类视觉系统特性来隐藏出错的图像数据。通过在解码器中加入额外的校验信息或采用统计学方法，该技术首先对接收到的编码视频信息进行检测以判断是否有误码存在。如果检测到有误码存在，解码器则预测出受误码影响的视频信息内容的可能值，从而将由误码对视频信息造成的不利影响进行隐藏。在误码检测和隐藏技术中涉及到的个关键问题是其在很大程度上依赖于所使用的编码方案。在以人眼为最终信宿的视频应用中，对于传输中的误码，不需要像数据传输那样要求绝对的无损恢复，可以通过寻找些相关数据来代替误码数据，实现隐藏，即利用人眼的视觉缺陷，恢复出人眼可以接受的视频图像。隐藏本身不改变误码，而是利用视频图像在时间上和空间上的相关性，在接收端采取些后处理技术，部分地恢复出被破坏的图像，使这些误码在视觉上尽量不被察觉出来。视频解码器必须首先检测出传输的视频码流中是否存在误码，如果存在，还要精确地确定出误码置然后利用各种隐藏技术将误码的损害降低到最低。由于图像序列本身就有很强的空间和时间相关性，这就为使用正确接收到的视频数据去预测丢失的数据提供了依据。隐藏可分为时域隐藏空域隐藏和频域隐藏三大类时域隐藏时域隐藏技术是基于时域冗余信息的种处理方法。空域隐藏主要用来处理帧图像，时域隐藏主要用来隐藏帧和帧图像的。而实际码流的处理是将两种方法动态地结合起来，对于不同的帧和不同的情况采用不同的方法。利用视频信号时间相关性的最简单方法是直接将损坏的宏块用前帧同位置的宏块替代，这种算法称之为零向量隐藏算法。该方法简单，没有任何计算量值，与方向，分别为通常采用算子进行边缘检测，该算子包含两组的矩阵，分别为横向及纵向，将之与图像做卷积，即可分别得出横向和纵向的亮度差分近似值。如果以代表原始图像，及分别代表经横向和纵向边缘检测的图像，其公式如下式图像的每个像素的横向和纵向梯度近似值可用公式结合，用来计算梯度大小，边缘定位在梯度最大的方向。式然后再用以下公式计算梯度方向，式图边缘方向图个方向边缘分类凸集投影空间插值凸集投影方法也是种空间插值法。由于需要恢复的块带宽是有限的，或各向同性光滑区域的块或沿着特殊的方向包含直边沿的块，把这样的限制条件表达为凸集。各个凸集的交集就是最优解，它可以通过递归的将前个解投影到每个凸集上得到。在使用凸集投影法时，要求恢复块的离散傅立叶变换只包含几个低频系数从而将空间平滑度准则转换到频率域。如果受损块包含特定方向的边缘，可以要求系数沿着边缘方向正交的个窄带分布，即沿着边缘方向为低通，正交方向为全通。对每个系数的幅值的限制也可以转化为凸集，这也是任何正确接收的系数带来的要求。由于只能通过递归过程才能求解，这种方法不适合实时应用。如图所示，用这种方法，损坏块及个邻近块形成个组合块。首先，组合块用算子进行边沿存在测试。块分类成单调块和边沿块。边沿方向量化成种方向，对应于度的范围。然后，对组合块进行两种投影操作。先进行带宽限制的投影操作。如果是个单调块，则该块属于等方问知限带宽约束的，进行等方向低通滤波。如果块分类器输出是个方向之，沿着该方向进行带通滤波。滤波操作在傅立叶变换域实行。二次投影操作实现范围限制和将次操作的输出值截断到的范围。对于正确接收的边沿块的象素，它们的值保持。两种投影操作交替操作，直到块不再改变。当初始估计较好时，般重复次就足够了。该技术仅仅利用了空间信息的重建处理，因此用帧内编码块或静态图像。对于帧间编码块，种方法是用运动补偿块作为初始估计，再进行投影进步提高重建精度。图自适应迭代恢复处理示意图频域隐藏基于图像周围空间相关特性的差错掩盖，除了直接利用空间像素或运动场信息外，还可以利用周围图像块在频谱上的相关信息，这就是基于频域的差错掩盖方法。该方法只需要利用周围相关性最重要的频谱系数，如分量和其它部分低频系数。损坏块的每个频域系数用周围块相对应系数插值恢复。频域掩盖策略就是在域做估值，与在亮度域估值相比，在域的运算量更少，因为，毕竟在亮度域必须逐像素进行插值，而在域是根据前面正确解码宏块的