随着网络技术和通信技术的飞速发展,视频通信在人们信息交流中的作用越来越重要。视频信息虽然直观,但是所携带的信息量非常大,在传输之前必须对视频信号进行压缩编码用以降低码率。由于在目前的视频压缩编码标准所规范的技术当中采用了预测编码、变换编码和熵编码等,压缩后的码流对传输中的差错十分敏感,使得在无线、Internet等网络中对视频进行传输面临着巨大的挑战。为了保证压缩后的视频信息在网络中传输的质量,必须采取有效的差错控制方法消除、抑制传输过程中差错的影响。在众多差错控制技术当中,基于解码端的差错掩盖技术是在视频接收端降低信道误码的一种有效方法。由于差错掩盖技术不需要对编码器作任何要求、也不会增加编码冗余,因此得到了非常广泛的研究和应用。本文在考虑视频通信实时性的前提下,对基于解码端的差错掩盖技术进行了深入研究。主要工作包括以下几个方面:(1)在对基于空域插值的帧内掩盖技术进行深入探讨的基础上,提出了一种基于多方向插值的内容自适应掩盖算法。首先针对非纹理块的情况,采用基于边缘判决的多方向插值方法进行恢复,该方法研究了边缘检测区域设置以及相关边缘判决过程对丢失块内边缘分布估计的影响,通过精确计算用于方向插值的外围边界像素值,实现了更准确的多方向插值。然后根据丢失块内边缘分布估计的方向熵来判断丢失块是否为纹理块,针对纹理块采用上述多方向插值算法和双线性插值算法分别进行掩盖,将两种算法掩盖结果的加权平均作为纹理块恢复的最终结果。实验结果表明,基于多方向插值的自适应掩盖算法不仅可以保持多方向插值算法对平滑块和边缘块恢复的良好性能,而且对于纹理块的恢复也能取得较好的效果。(2)从候选运动矢量集中选择丢失块的最佳运动矢量估计时,存在两种并不一致的典型评价准则用于判断候选运动矢量所对应运动补偿块与丢失块外围区域相匹配的程度。为了综合考虑两种评价准则的影响,提出了一种基于模糊推理的帧间差错掩盖算法。该算法采用模糊推理机制对两种基本准则进行融合,从而形成了一种新的评价准则。针对“模糊技术不依赖于训练样本”的不足,通过对提取训练样本集进行聚类分析,自适应地定义模糊推理的隶属度函数。实验结果表明,采用基于模糊推理的新评价方法能够获得比两种基本准则更好的掩盖效果。(3)通过分析运动矢量之间的相关性,指出局部区域内运动矢量在二维特征空间中具有聚类特性,并由此提出了一种基于均值漂移的H.264帧间掩盖算法。该算法采用均值漂移过程对H.264中的丢失运动矢量恢复问题进行建模,通过估计计算窗口内运动矢量的标准偏差来解决均值漂移算法中所涉及的最优带宽估计、以及加权系数设定这两个关键问题。实验结果表明,该方法计算复杂度低、比其他H.264运动矢量恢复方法具有更好的性能。(4)在研究均值漂移中所涉及的核概率密度估计问题的基础上,提出了一种基于非参数核回归的运动矢量恢复算法。该方法考虑将丢失运动矢量的恢复看成是局部区域内的数据拟合问题,通过对基于参数多项式模型的运动矢量恢复方法进行分析,采用非参数核回归的方法对参数多项式模型进行改进,使得对丢失运动矢量的恢复仅考虑小部分相邻运动矢量的影响。实验结果表明,与基本的参数多项式回归相比,该方法可以实现对局部区域内运动矢量更精确的逼近,从而获得更好的帧间掩盖效果。