本发明涉及一种基于残差分块的自适应多视点视频错误隐藏方法。新一代多视点视频编码标准MV-HEVC一旦出现数据丢包，将影响与丢失帧相关联的所有帧，产生差错传播。本发明方法针对多视点视频中中间视点视频流丢包的现象，首先利用丢失块可用邻块的残差信息对丢失块进行残差重建，然后根据残差值对丢失块进行模式划分，划分结束后基于残差信息对丢失块划分后的子块进行重建顺序排序，最后基于重建顺序结合时空域信息和视点间信息重建丢失块。本方法结合了丢失块邻块的时空域信息和帧间信息，对于多视点视频的中间视点码流丢失问题有较好的重建效果。

本方法结合了丢失块邻块的时空域信息和帧间信息，对于多视点视频的中间视点码流丢失问题有较好的重建效果。

是针对于新一代多视点视频编码标准MV-HEVC，提供一种基于残差分块的自适应多视点视频错误隐藏方法，针对在多视点视频流在传输过程中，中间视点发生错误的情况。

本发明方法是基于HTM平台，利用丢失块周围可用块的残差信息对丢失块进行块划分，并根据残差信息对丢失块划分后的子块重建顺序进行排序，最后使用时空域信息和视点间信息依序重建丢失块的子块。[0005] 本发明方法针对多视点视频中中间视点视频流丢包的现象，首先利用丢失块可用邻块的残差信息对丢失块进行残差重建，然后根据残差值对丢失块进行模式划分，划分结束后基于残差信息对丢失块划分后的子块进行重建顺序排序，最后基于重建顺序结合时空域信息和视点间信息重建丢失块

本发明属于视频编解码技术领域，具体涉及一种基于残差分块的自适应多视点视频错误隐藏方法。 

多视点视频有着极强的交互性和沉浸式的用户体验，但与之相对应的是几倍于单视点视频的数据量。虽然新一代多视点视频编码标准MV-HEVC极大地提高了多视点视频的压缩效率，但高压缩率意味着低冗余性和帧间的高相关性，即一旦出现数据丢包，影响的将不止是丢失帧这一帧，丢包问题将影响与丢失帧相关联的所有帧，进而产生差错传播。错误隐藏技术能利用解码端已正确接受的信息有效的重建丢失帧，因此广泛应用于多视点视频丢包问题。

周洋：2020年7月于吉林大学取得理学博士学位，同年9月进入温州大学化材学院，依托浙江省碳材料技术研究重点实验室，主要开展锂硫电池、硅碳负极，固态电解质，锌离子电池等新能源材料的合成、机理及应用研究。先后主持浙江省自然科学基金青年基金项目，广东省先进储能材料重点实验室开放课题等纵向课题，以第一作者或通讯者在***, Energy Storage Mater., Nano Energy, ACS Nano, Small, ***, ***, Nanoscale等国际权威期刊上发表SCI论文10余篇，其中影响因子>10以上6篇，热点论文1篇，高被引论文4篇，授权发明专利4项。

本发明方法首先利用丢失块正确接受邻块的残差信息对丢失块进行残差重建，然后根据丢失块局部块的残差值和丢失块整体的残差值间的相对大小进行递归块划分，并在前、后向参考帧和邻视点参考帧上结合空域信息求得丢失块的最优匹配块。如果最优匹配块的相似度满足阈值条件，则使用最优匹配块对划分后的丢失块进行划分模式修正。确定下丢失块的划分模式后，根据丢失子块的划分深度信息、预测信息和残差信息对丢失块子块进行子块重建优先级排序，划分深度低、残差值小的子块优先重建，帧内编码块最后重建。最后根据丢失块的邻块分布进行重建，针对丢失块周围存在正确接受块或已重建块的情况，计算边界相似度，并根据边界相似度对丢失子块进行重建；针对丢失块周围不存在正确接受块和已重建块，或在边界相似度过小的情况，使用SAD准则在前视点和后视点间进行视差搜索，利用视差进行视差矢量外推，用视点间信息重建丢失块。本方法结合了丢失块邻块的时空域信息和帧间信息，对于多视点视频的中间视点码流丢失问题有较好的重建效果。

技术合作，遣派学者专家到国外或者其他地区的高校，研究机构或者生产企业与对方的学者，专家合作进行研究设计，或者双方学者，专家轮流到对方学校，研究机构或者企业进行研究。