技术领域
[0001] 本
发明涉及一种图像处理方法，尤其涉及一种图像处理中的差错隐藏算法。 背景技术
[0002] 在进行传输压缩视频信息的过程中，由于非理想的信道条件，尤其是在无线的信道中，通常会有多路径传输时延与衰落效应以及多普勒频移的存在，因此，传输出错是不可避免的。这些错误可以分为以下几类：1)有线或无线信道在传输比特流中引入的随机比特误码，2)由于网络阻塞、有线IP网络中的“尽最大努
力交付”(Best Effort)传输而引入的数据包的丢失；3)在无线信道传输中，由于多径传播而导致的突发误码。但是，由于压缩后的视频数据对码元错误十分敏感，少量码元的错误就很可能导致后续的大批码元无法正确解码而必须被丢弃。这将极大地降低解码端重构视频的
质量。于是，就产生了差错隐藏技术。它的原理是使用丢失信息的
块和正确接收到的视频
像素间的相关性来估计和补偿丢失块中的像素值。
[0003] 对于差错隐藏技术，目前已经提出了很多特定的基于空间域或时间域的隐藏算法。这些算法的一般思想是利用所在的视频序列中的时间和空间上冗余或相关性来估计错误或丢失的块。
[0004] 对于空间域的差错隐藏技术，它一般针对
帧内编码，最常用的方法是利用离损坏宏块最近的正确接收到的像素值进行双线性内插来估计丢失信息的像素值。Z.Alkachouh等提出了一种基于DCT变换的内插方法。该方法利用8个 边界像素来计算丢失的像素值。H.Sun等提出使用映射估计因子来恢复丢失信息的块。然而，该方法的计算复杂性是相当高的。
[0005] 对于时间域的差错隐藏技术，他们的基本思想是使用
视频帧之间的在时间上的相关性来进行差错隐藏。当参考帧和当前帧有很强的相关性的时候，这些方法可以得到比较好的效果。但是，这些方法需要寻找或估计丢失宏块的运动信息。一般情况下，由于采用的是可变长
熵编码，
运动矢量信息很可能同时丢失，此时需要对运动矢量重新进行估计。有些方法是利用相邻的块中的运动矢量来估计当前块的运动矢量。Haskell等人使用相邻宏块的运动矢量的中值来估计丢失块的运动矢量。Lam等人提出了一种边界匹配算法。这种算法是基于丢失宏块周围一个像素宽的正确接受到的像素值来匹配参考帧中的像素值，以寻找参考帧中的最优匹配块。这种方法的缺点在于通常情况下这些像素值的信息不足以准确地估计丢失的运动矢量。当丢失块中有倾斜的边缘或较大的像素值的变化时，这个算法就不能取得一个性能好的对运动矢量的估计值。在SunHui，Zhou Hongxia，“Study on Edge Detection Technique in Image Processing，”(J.vol.15，no.10，pp.477-479，Jul.2002)这一文章中，提出了在编码端嵌入一些基于
决策树的先验信息以在解码端辅助差错隐藏。这个方法能通过嵌入一些比特来提高差错隐藏的性能。但是，这个方法需要添加额外的比特，同时，当这些辅助信息在无线或是IP网络中传输时，和原始编码信息一样，不能保证这些辅助信息的正确接受。因此，不能保证这个方法的鲁棒性。
[0006] 综上所述，在现有的差错隐藏算法中，它们有一个共同的
缺陷：差错隐藏后的图像过于平滑。这是因为在已有的空间域差错隐藏算法中，在丢失块内的插值损失了块内的图像边缘信息，而在已有的时间域的差错隐藏算法中，经常 会造成图像边缘的错位和不连续。因为人眼对于图像边缘信息的差错特别敏感，需要提升现有的差错隐藏算法的性能。 发明内容
[0007] 本发明的目的是提供一种图像处理中的差错隐藏算法，用于对带有丢失块的帧进一步地提高图像的质量。整个过程清楚而高效，并在算法过程中尽量保持和增强边缘信息。 [0008] 为了达到所述效果，本发明一种图像处理中的差错隐藏算法，用于处理传输过程中的丢失块，包括以下步骤，
[0009] 1)对每个丢失块，先分析丢失块的属性，根据不同的丢失块选择优化的初始差错隐藏的模式；差错隐藏的模式包括帧内差错隐藏模式和帧间差错隐藏模式； [0010] 2)对采用帧内隐藏模式的丢失块，将首先确定在离丢失块距离在两个像素以内的边缘像素；然后和这些边缘像素处于同一条边缘直线的丢失块中的像素将首先被内插，此时有两种情况，一种是这条边缘直线穿过这个丢失块，那么直线上的像素点值由两头正确接受的像素值的一维线性插值而得到；另一种是这条边缘直线在丢失块内就停止了，这条直线上的像素值由一头的最近的正确接受的像素值而得到，直到这条直线和别的直线相交；最后，丢失块中的其它像素值将由已确定像素值的两个像素点的值的内插而得到，并且和已确定像素值最近的像素将最先被内插；
[0011] 3)对采用帧间差错模式的丢失块，在丢失块周围正确接受的像素被用来寻找一个好的运动矢量，此时只有和丢失块距离在两个像素以内并且被Canny算子检测出的边缘像素才被用来寻找好的运动矢量，这样可以得到具有尖锐边 缘的重建块，然后根据这个运动矢量，确定参考帧中和丢失相关的块，并用此块填充丢失块中的像素值； [0012] 4)经过步骤2)或步骤3)处理后的图像帧，整个图像帧被使用Harr
小波变换到三个层次的小波域，为了进一步的增强图像中的边缘信息，使用Canny算子对Harr小波系数进行检测，凡是检测为边缘的小波系数用如下公式进行增强。
[0013]l
[0014] 这里W(i，j)是原始的边缘小波系数，(i，j)是这个系数的
位置坐标，αl，βl是第l层小波系数的增强因子， 是此步骤差错隐藏后的小波系数；
[0015] 5)经过步骤4)的小波域的差错隐藏进行后，采用小波反变换以把小波系数映射到图像域中；然后对于所有小波系数进行Harr小波的反变换；
[0016] 6)对于步骤5)进行PM
各向异性的扩散的后处理。
[0017] 优选的，所述步骤1)中用于分析丢失块的属性有一个判别准则，在这个准则中，在丢失块周围距离丢失块两个像素的距离并且是正确接受的像素值与参考帧内的不同位置处所对应的像素计算其均方差，并选择最小的均方差，如果这个均方差大于一个预先
选定的
阈值，就选用帧内差错隐藏模式；否则，选用帧间差错隐藏模式。 [0018] 优选的，所述所述步骤4)中，对于高层次的小波系数，增强因子取相对较大的值，对低层小波系数，增强因子取相对较小的值。
[0019] 优选的，所述步骤5)进行PM各向异性的扩散的后处理。
[0020] 由于采用了所述技术方案，本发明所提出的差错隐藏算法可以编辑到视频信息传输的接收端中，当信道不良导致出现丢失块的情况下，能够在很大程度上提高带有丢失块的解码图像的质量。
附图说明
[0021] 下面结合附图对本发明作进一步说明：
[0022] 图1为本发明一种图像处理中的差错隐藏算法和未处理图像比较所得的处理效果示意图。
[0023] 图2为本发明一种图像处理中的差错隐藏算和
现有技术中的图像处理方法比较所得的处理效果示意图。
具体实施方式
[0024] 在使用本发明的过程中，涉及到一些现有技术中的已知技术： [0025] Harr小波
[0026] Haar小波是由数学家提出来的，它的集合包含
正交的函数。它的定义由下式给出。 [0027]
[0028] Harr小波具有许多优点，它们可以罗列如下：
[0029] Haar小波在时间域上具有紧
支撑的，即它的非零区域为区间(0，1)。 [0030] Harr小波是正交小波。
[0031] 3)Harr小波是对称的，它具有对称的冲击响应。当系统的冲击响应是对称的时候，这个系统具有线性的
相位。这对于去除相位失真是有好处的。Harr小波是现今发现的唯一的具有对称的和紧支撑特性的小波。
[0032] 4)Harr小波中的冲击响应只取+1或-1值，这样利用这个小波进行变换将具有低的计算复杂度。
[0034] 图像的边缘是指那些具有大的
亮度值变化的图像区域。一幅图像中具有大量的图像边缘信息。图像的边缘检测是为了确定和
定位图像的边缘位置和其走向。 [0035] Canny算子
[0036] Canny算子首先采用高斯
滤波器减少图像中的噪声并对图像进行平滑。接着，将使用一个微分算子得到一个梯度图像。对于图像中的边缘，它们一般具有相对较大的梯度值。然后，将利用一个
门限来检测边缘。当梯度值大于这个门限时，当前像素被判决为边缘像素。边缘的走向可以由和梯度的方向正交的矢量来得出。Canny算子的性能优于Prewitt算子，Sobel算子，和Laplace算子。Canny算子能在检测边缘的同时去除一些图像中的噪声。同时，Canny算子能在去除噪声和边缘检测这两者中做到很好的平衡。 [0037] 在实际使用过程中，本发明的实现包括以下步骤，
[0038] 1)对每个丢失块，先分析丢失块的属性，根据不同的丢失块选择优化的 初始差错隐藏的模式；差错隐藏的模式包括帧内差错隐藏模式和帧间差错隐藏模式； [0039] 2)对采用帧内隐藏模式的丢失块，将首先确定在离丢失块距离在两个像素以内的边缘像素；然后和这些边缘像素处于同一条边缘直线的丢失块中的像素将首先被内插，此时有两种情况，一种是这条边缘直线穿过这个丢失块，那么直线上的像素点值由两头正确接受的像素值的一维线性插值而得到；另一种是这条边缘直线在丢失块内就停止了，这条直线上的像素值由一头的最近的正确接受的像素值而得到，直到这条直线和别的直线相交；最后，丢失块中的其它像素值将由已确定像素值的两个像素点的值的内插而得到，并且和已确定像素值最近的像素将最先被内插；
[0040] 3)对采用帧间差错模式的丢失块，在丢失块周围正确接受的像素被用来寻找一个好的运动矢量，此时只有和丢失块距离在两个像素以内并且被Canny算子检测出的边缘像素才被用来寻找好的运动矢量，这样可以得到具有尖锐边缘的重建块，然后根据这个运动矢量，确定参考帧中和丢失相关的块，并用此块填充丢失块中的像素值； [0041] 4)经过步骤2)或步骤3)处理后的图像帧，整个图像帧被使用Harr小波变换到三个层次的小波域，为了进一步的增强图像中的边缘信息，使用Canny算子对Harr小波系数进行检测，凡是检测为边缘的小波系数用如下公式进行增强。
[0042]
[0043] 这里Wl(i，j)是原始的边缘小波系数，(i，j)是这个系数的位置坐标，αl，βl是第l层小波系数的增强因子， 是此步骤差错隐藏后的小波系数；
[0044] 5)经过步骤4)的小波域的差错隐藏进行后，采用小波反变换以把小波 系数映射到图像域中；然后对于所有小波系数进行Harr小波的反变换；
[0045] 6)对于步骤5)进行PM各向异性的扩散的后处理。
[0046] 所述步骤1)中用于分析丢失块的属性有一个判别准则，在这个准则中，在丢失块周围距离丢失块两个像素的距离并且是正确接受的像素值与参考帧内的不同位置处所对应的像素计算其均方差，并选择最小的均方差，如果这个均方差大于一个预先选定的阈值，就选用帧内差错隐藏模式；否则，选用帧间差错隐藏模式。
[0047] 所述所述步骤4)中，对于高层次的小波系数，增强因子取相对较大的值对低层小波系数，增强因子取相对较小的值。所述步骤5)进行PM各向异性的扩散的后处理。 [0048] 如图1、图2所示为本发明所带来的有益效果。图1中左侧为处理前的图案，右侧为采用本发明差错隐藏算法处理后的图案。图2种左侧为现有技术处理方式处理后的图案，右侧为采用本发明差错隐藏算法处理后的图案。由图中所示，本发明已经近乎完美的填充了由于信道问题所产生的不良丢失块的问题。
[0049] 综上所述，本发明提出了一个差错隐藏算法。在这个算法中，首先根据所提出的准则优化地选取初始的差错隐藏的模式。当在丢失块周围的帧间匹配均方差大于一个门限值时，说明此时不适合采用帧间差错隐藏，而适合使用帧内差错隐藏。接着，本发明提出了初始的帧间和帧内差错隐藏方法。在这个方法中，将很好地利用丢失块周围的图像边缘信息以尽量避免已有算法中的过平滑现象。接下来，将对图像进行Harr小波变换，并在小波域中智能地增强图像的边缘信息。然后，进行小波的反变换，和各向异性的扩散后处理以进一步地增强图像的边缘。实验结果不仅显示所提出的算法在差错隐藏方面具有很好的性能，实验结果同时显示了所提出的算法能比已有的算法在对丢失块在差错隐藏的同时更好地保持和突出图像边缘信息，因此所提出的算法比已有的算法具有 更好的性能。本发明所支持的
硬件设备是视频信息传输的接收端，包括电视机顶盒、网络电视的客户端、无线或有线的网络
硬盘播放器、
视频点播的客户端、视频监控的客户端等。由于在这些系统中，信道的条件不是非常理想，接收端会遇到丢失信息的图像块。如果不加以处理的话，差错块的播放质量是比较差的，利用本发明提出的算法能对差错块中的像素加以估计和补偿，以很好地提高差错块的播放质量，以在很大程度上提高整体的视频信息的播放质量。
