视频压缩是利用帧内、帧间预测编码以及变长熵编码等方法去掉大量冗余信息。但由于传输信道的不稳定,视频传输过程中产生误码及丢包现象十分普遍,使得压缩后码流抵抗差错的能力非常脆弱,一旦出现误码或丢包,它将在空时域迅速传播,造成视频质量的迅速下降。为了得到较好的视频质量,在解码端进行差错掩盖是非常有意义的。本文对H.264/AVC标准中的视频差错掩盖算法进行了研究,利用空域去噪技术和空时域自适应差错掩盖技术,提高了传输丢包引起的差错视频的解码质量。本文的研究工作如下：(1) 对基于非局部均值(Non-Local Means,NLM)去噪的差错掩盖算法时间复杂度较高的原因进行了分析。利用空间上相邻像素对待去噪像素影响较大、像素间欧氏距离增大不相似的图像块较多的特点,剔除掉加权系数较小的候选像素权重系数的计算,从而缩小搜索区域；之后,利用范数不等式关系,提出一种通过判断图像块Ll范数是否小于给定的与时域差错掩盖质量相关的阈值,自适应地剔除相似性较低的候选像素权重系数的计算,降低算法时间复杂度的加速策略。通过实验,本文算法在保持与原算法相近掩盖效果的基础上,算法的执行速度提高了10～30倍。(2) 针对H.264/AVC参考模型中差错掩盖算法的不足,提出了将SSIM失真评价准则和边界匹配准则(BMA)相结合的寻找最佳替代块的匹配准则。并在此基础上,提出了一种基于宏块分块的空时域自适应差错掩盖算法。实验表明,本文算法使差错掩盖后视频的PSNR和SSIM值得到显著提升,差错掩盖后的视频质量也更符合人眼主观感受。