Dynamic Temporal Error Concealment for Video Data in Error-prone Environments
محل انتشار: هشتمین کنفرانس ماشین بینایی و پردازش تصویر ایران
سال انتشار: 1392
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,173
فایل این مقاله در 5 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICMVIP08_211
تاریخ نمایه سازی: 9 بهمن 1392
چکیده مقاله:
Error concealment is a useful method forimproving the damaged video quality in the decoder side. In thispaper, a dynamic method with low computational complexity ispresented to improve the visual quality of videos when up to 50%of the frames are damaged. In the proposed method, temporalreplacement and the improved outer boundary matchingalgorithm are used for dynamical error concealment in interframesof videos. With the use of motion vectors (MVs) which areclose to the damaged macroblock (MB) the method can determinewhether the motion in specific areas is either regular, irregular,or zero. Then, based on this knowledge, different methods areperformed. It adaptively selects a set of candidate MVs andexternal boundaries for comparison purposes. Furthermore, toincrease the accuracy, depending on the correctness of adjacentMVs, a specific weight is given to the boundaries of adjacentMBs. Experimental results show that the proposed methodenhances both objective and subjective quality of damagedframes without any considerable increase in complexity. Theaverage PSNR in some frames of test sequences has increasedabout 1.01 dB more than the outer boundary matchingalgorithm.
کلیدواژه ها:
temporal error concealment ، motion vector estimation ، outer boundary matching algorithm ، temporal replacement
نویسندگان
Mojtaba Marvasti-Zadeh
Department of Electrical and Computer Engineering, Yazd University, Yazd, Iran
Hossein Ghanei-Yakhdan
Department of Electrical and Computer Engineering, Yazd University, Yazd, Iran
Shohreh Kasaei
Department of Computer Engineering, Sharif University of Technology, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :