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    现今国内外隐藏算法根据使用的数据不同,大致可划分为时域、空域两大类。本节文章将从这两个方面简述常见的隐藏算法。 时域错误隐藏时域错误隐藏利用图像在视频序列中的相关性,如果宏块(Macro Block, MB)没有受损,则利用宏块的运动矢量(Motion Vector, MV),从参考帧里搜索合适的块来替换受损块;如果MV受损,则利用未受损的相邻宏块或前一帧相同坐标宏块的MV来进行预测,再利用预测获得的MV对受损宏块进行隐藏。该方法无法应用于帧内编码(I帧)图像,但对于使用运动补偿技术的帧间编码(P帧或B帧)图像,时域错误隐藏的效果很出色。对于图像改变不大、相对静止的图像,时域错误隐藏可以获得较好的质量。但是对于剧烈运动的图像,时域错误隐藏就难以找到合适的替代宏块,从而容易产生方块效应。26995
    经典的运动矢量计算算法有DR(Direct Replacement)算法和BMA(Boundary Match Algorithm)算法。论文网
    DR算法是利用现有正确接收的MV来直接替换受损宏块的MV,常用的有零运动矢量、参考帧同位宏块的MV和平均MV。DR算法通常用于恢复运动不剧烈的宏块。
    BMA算法利用受损宏块与四个邻接宏块的相关性,取四个宏块的MV作为MV集。分别计算其像素边界误差,将误差最小的MV作为最优MV。使用最优MV在参考帧中搜索合适的块来进行替换。BMA算法对于高速运动或场景切换的图像恢复效果较好,但仍容易出现方块效应。
    2  空域错误隐藏
    相较于时域错误隐藏,空域错误隐藏则是利用视频序列的空间相关性。若当前宏块相邻的宏块被正确接收,就能利用正确宏块来对当前宏块进行估计。由于相邻宏块大多数像素与受损宏块无关,因此空域错误隐藏通常只参考边界像素。空域错误隐藏适用于规律或平滑的块,对于细节较多的图像恢复效果较差。
        空域错误隐藏一般通过内插运算和数学统计实现。
        内插运算是利用当前帧中正确接收宏块的像素,通过插值法来恢复受损宏块像素的方案。内插运算方便高效,对于较为简单的图像效果较好。
        数学统计是将图像看做马尔可夫随机场(Markov Random Field),通过最大后验估计重建受损宏块的边界信息。
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