CN103096093A - 一种h.264视频p帧的差错掩盖方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种H.264视频P帧的差错掩盖方法，涉及视频传输差错控制技术领域；其主要技术方案：通过多步的预掩盖和多权值边框匹配算法来预测丢失宏块或其4个8×8块的运动向量，并在预测运动向量的基础进一步搜索得到丢失宏块或其4个8×8块的最佳运动向量，以达到良好的差错掩盖效果；本发明的有益效果是，可以在H.264视频传输差错情况下，通过对丢失宏块或其8×8块的预掩盖和运动向量预测，实现良好的差错掩盖效果，有效抑制了P帧差错在视频预测链中的扩散。

Description

一种H.264视频P帧的差错掩盖方法

技术领域

本发明涉及视频传输差错控制技术领域，尤其是涉及一种H.264视频P帧的差错掩盖方法。 

背景技术

H.264视频压缩编码标准以其高效的压缩性能和灵活的网络适配性，使其成为当前各种多媒体通信系统中采用的首选压缩标准，广泛应用于视频会议、可视电话、视频监控以及IPTV等终端产品中。然而，H.264高效压缩的视频码流对网络传输差错(如码流误码、码流丢包等)也更敏感，一旦出现差错，终端解码重建的视频帧质量将急剧下降。虽然H.264标准采用了一系列新的抗差错技术，但其仍需与其它的差错控制技术相结合，以提高压缩码流的抗差错能力。 

作为H.264视频预测链中的P帧，因传输不可靠而导致宏块丢失的差错将影响后面一系列P帧和B帧的重建。在较长的视频预测链中，P帧的差错影响将尤为严重，因此有必要对其差错进行掩盖以改善视频重建质量。差错掩盖可以利用视频序列在时域和空域的相关性，从时域和空域对丢失宏块进行差错掩盖。对P帧的差错掩盖一般在时域进行。目前已有多种针对P帧的时域差错掩盖方法，如边界匹配差错掩盖算法、边框匹配差错掩盖算法以及多权值边框匹配差错掩盖算法等等。这些方法的核心在于如何较准确地预测出丢失宏块的运动向量。边界匹配差错掩盖算法利用丢失宏块的候选替代宏块和相邻宏块的边界像素匹配程度来选择丢失宏块的运动向量，其缺点在于对处在物体边界处的丢失宏块难以找到最佳的运动向量。边框匹配差错掩盖算法利用丢失宏块的候选替代宏块的相邻宏块和丢失宏块的相邻宏块的边界像素匹配程度来选择丢失宏块的运动向量，其缺点在于没有充分利用相邻宏块的信息来选择最佳的运动向量。多权值边框匹配差错掩盖算法先对丢失宏块进行预掩盖，然后根据丢失宏块的相邻宏块差错情况，利用加权的边框匹配算法选出丢失宏块的最佳运动向量，其缺点在于以整个宏块作为差错掩盖的最小单元，不适用于H.264多划分模式下的宏块差错掩盖并且预测的运动向量精度也有进一步提高的空间。 

发明内容

本发明的目的在于：针对现有技术存在的问题，提供一种H.264视频P帧的差错掩盖方法。 

本发明的发明目的通过以下技术方案来实现： 

一种H.264视频P帧的差错掩盖方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 

(1)将P帧中的丢失宏块分为4个8×8块，对每个8×8块估计一个预掩盖运动向量，并在相应的参考帧中寻找运动补偿块替代该8×8块，以初步改善视频图像质量； 

(2)对整个丢失宏块进行多权值边框匹配以获得预测运动向量MV_MB； 

(3)以MV_MB指向的像素为中心点对丢失宏块再次进行多权值边框匹配，获得最小边框匹配误差MBE'_MB和最佳预测运动向量MV'_MB，根据MV'_MB从参考帧中获取运动补偿宏块，替代当前丢失宏块； 

(4)判断MBE'_MB的值是否小于或等于阈值T_MB，如果判断为是，则结束对丢失宏块的差错掩盖，否则将丢失宏块分为4个8×8块，并分别对每个8×8块进行步骤(2)和步骤(3)的差错掩盖； 

(5)对8×8块进行多权值边框匹配以获得预测运动向量MV_Block； 

(6)以MV_Block指向点为中心，对8×8块再次进行多权值边框匹配以获得最佳预测运动向量MV'_Bl_ock，根据MV'_Block从参考帧中获取运动补偿块，替代当前8×8块。 

优选的，步骤(1)中所述的对每个8×8块估计一个预掩盖运动向量的方法为：以Block_cur表示当前将做预掩盖的8×8块，Block_above、Block_down分别表示Block_cur的上、下相邻8×8块，Block_ahead表示前一个帧中与Block_cur位置相同的8×8块，Block_cur的预掩盖运动向量取0向量、Block_ahead对应的运动向量、Block_above对应的运动向量或Block_down对应的运动向量。 

优选的，该方法还包括步骤：当Block_ahead、Block_above或Block_down采用更小的划分模式编码时，则取块中各子块运动向量的平均值作为整个块的运动向量。 

优选的，所述的Block_cur的预掩盖运动向量取Block_ahead、Block_above及Block_down对应的三个运动向量中的一个的方法为： 

11)若Block_ahead完好且采用帧间编码模式，同时对应的运动向量在x和y方向 的运动均不超过8个像素且参考帧为其所在帧的前一帧，则取该运动向量为Block_cur的预掩盖运动向量，同时将该运动向量相应的参考帧设置为Block_ahead所在帧； 

12)否则，若Block_above完好且采用帧间编码模式，同时Block_above块不在图像的边界，则取其运动向量为Block_cur的预掩盖运动向量； 

13)否则，若Block_down完好且采用帧间编码模式，同时Block_down块不在图像的边界，则取其运动向量为Block_cur的预掩盖运动向量； 

14)否则，若Block_ahead采用帧间编码模式且参考帧为其所在帧的前一帧，取其运动向量为Block_cur的预掩盖运动向量,同时将其运动向量对应的参考帧设置为Block_ahead所在帧； 

15)否则，取零运动向量作为Block_cur的预掩盖运动向量。 

优选的，步骤(2)中所述的对整个丢失宏块进行多权值边框匹配以获得预测运动向量MV_MB的方法为：利用公式  ${\mathrm{MV}}_{\mathrm{MB}}=\underset{\mathrm{MV}\∈C}{\min }(W_U{\mathrm{BME}}_U+W_D{\mathrm{BME}}_D+W_L{\mathrm{BME}}_L+W_R{\mathrm{BME}}_R)$ 从候选运动向量集C中选出丢失宏块的预测运动向量MV_MB；公式中：min表示从候选运动向量集C中取产生多权值边框匹配误差最小的那个运动向量；W_U、W_D、W_L、W_R为各边的边框匹配误差的权值，BME_U、BME_D、BME_L、BME_R为各边的边框匹配误差，分别定义如下： 

${\mathrm{BME}}_U=\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=x_0}{\overset{x_0+N-1}{\mathrm{\Σ}}}|P_{i,y_0-k}-P_{i+{\mathrm{MV}}_x,y_0-k+{\mathrm{MV}}_y}^r|$

${\mathrm{BME}}_D=\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=x_0}{\overset{x_0+N-1}{\mathrm{\Σ}}}|P_{i,y_0+N-1+k}-P_{i+{\mathrm{MV}}_x,y_0+N-1+k+{\mathrm{MV}}_y}^r|$

${\mathrm{BME}}_L=\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=y_0}{\overset{y_0+N-1}{\mathrm{\Σ}}}|P_{x_0-k,j}-P_{x_0-k+V_x,j+{\mathrm{MV}}_y}^r|$

${\mathrm{BME}}_R=\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=y_0}{\overset{y_0+N-1}{\mathrm{\Σ}}}|P_{x_0+N-1+k,j}-P_{x_0+N-1+k+V_x,j+{\mathrm{MV}}_y}^r|$

其中，(x₀,y₀)表示丢失宏块左上角像素的坐标值，P_i,j表示丢失宏块中的像素点，表示像素点P_i,j根据运动向量MV(MV_x,MV_y)在参考帧中计算得到的对应像 素点，N为宏块的宽或高，取值16，M表示边界像素宽度，可取值1、2、或3。 

优选的，步骤(3)具体为： 

31)以MV_MB指向的像素点为中心点，同时检测其附近的8个像素点，若多权值边框匹配误差最小的点在中心位置，则MV_MB为搜索的最佳运动向量，过程结束；否则，继续过程32)； 

32)以产生最小多权值边框匹配误差的像素点为新的中心点，同时检测其附近的8个像素点，若多权值边框匹配误差最小的点在中心位置，则进行过程33)；否则，继续重复过程32)直到多权值边框匹配误差最小的点在中心位置为止； 

33)以过程32)找到的多权值边框匹配误差最小的像素点为中心位置，同时检测周围的4个像素点，找到产生最小加权边框匹配误差的像素点并以该像素点对应的运动向量为最终搜索到的最佳运动向量； 

34)将上述搜索过程中获得的丢失宏块最佳运动向量记为MV′_MB，并将相应的最小多权值边框匹配误差记为BME′_MB，然后根据MV′_MB从参考帧中获取运动补偿宏块，替代当前帧中的丢失宏块。 

优选的，步骤(5)的方法与步骤(2)的方法相同，只是步骤(5)的方法中N取值8。 

优选的，该方法还包括步骤：以宏块为单位，对P帧中的所有受损宏块按照以下顺序依次进行差错掩盖：首先从帧的最左列宏块开始掩盖，掩盖完成后跳到帧的最右列继续对列中的丢失宏块进行掩盖，此后按照左、右列交叉向中间列逐渐靠拢的顺序依次对每一列中的丢失宏块进行差错掩盖；在每一列当中，寻找连续丢失宏块所组成的区域，然后对该区域按照上、下至中间的顺序逐个对其中的丢失宏块进行差错掩盖。 

与现有技术相比，本发明可以在H.264视频传输差错情况下，通过对丢失宏块或其8×8块的预掩盖和运动向量预测，实现良好的差错掩盖效果，有效抑制了P帧差错在视频预测链中的扩散。 

附图说明

图1为本发明方法的具体处理流程图； 

图2为‘钻石’搜索法中以MV_MB指向的像素点为中心点，同时检测其附近的8个像素点的示意图； 

图3为‘钻石’搜索法中以产生最小多权值边框匹配误差的像素点为新的中心点，同时检测其附近的8个像素点的示意图； 

图4为‘钻石’搜索法中以找到的多权值边框匹配误差最小的像素点为中心位置，同时检测周围的4个像素点的示意图。 

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。 

实施例 

如图1所示，本发明通过多步的预掩盖和多权值边框匹配算法来预测丢失宏块或其4个8×8块的运动向量，并在预测运动向量的基础进一步搜索得到丢失宏块或其4个8×8块的最佳运动向量，以达到良好的差错掩盖效果。其步骤为： 

1)对P帧中的每一个丢失宏块进行预掩盖。将丢失宏块分为4个8×8块，对每一个8×8丢失块粗略估计一个运动向量，并在相应的参考帧中寻找运动补偿块替代该8×8块。以Block_cur表示当前将做预掩盖的8×8块，Block_above、Block_down分别表示Block_cur的上、下相邻8×8块，Block_ahead表示前一个帧中与Block_cur位置相同的8×8块。Block_cur的预掩盖运动向量取Block_ahead、Block_above及Block_down对应的三个运动向量中的一个。当Block_ahead或Block_above、Block_down采用更小的划分模式编码时，取块中各子块运动向量的平均值作为整个块的运动向量。由于H.264支持多参考帧预测，同时P帧中的宏块可以采用帧内编码模式，因此Block_cur的预掩盖运动向量估计过程如下： 

a)若Block_ahead完好、采用帧间编码模式，同时对应的运动向量在x和y方向 的运动均不超过8个像素且参考帧为其所在帧的前一帧，则取该运动向量为预掩盖运动向量，同时将运动向量相应的参考帧设置为Block_ahead所在帧。 

b)否则，若Block_above完好且采用帧间编码模式，同时Block_above块不在图像的边界， 

则取其运动向量为预掩盖运动向量。 

c)否则，若Block_down完好且采用帧间编码模式，同时Block_down块不在图像的边界， 

则取其运动向量为预掩盖运动向量。 

d)否则，若Block_ahead采用帧间编码模式且参考帧为其所在帧的前一帧，取其运动向量为预掩盖运动向量,同时将运动向量对应的参考帧设置为Block_ahead所在帧。 

e)否则，取零运动向量作为预掩盖运动向量。 

2)以宏块为单位，对P帧中的所有受损宏块按照特定的顺序依次进行差错掩盖： 

首先从帧的最左列宏块开始掩盖，掩盖完成后跳到帧的最右列继续对列中的丢失宏块进行掩盖，此后按照左、右列交叉向中间列逐渐靠拢的顺序依次对每一列中的丢失宏块进行差错掩盖；在每一列当中，寻找连续丢失宏块所组成的区域，然后对该区域按照上、下至中间的顺序逐个对其中的丢失宏块进行差错掩盖。对每一个丢失宏块执行后继3)到7)的步骤。 

3)对整个丢失宏块按照公式(1)进行多权值边框匹配，从候选运动向量集C中选出 丢失宏块的预测运动向量，记为MV_MB： 

${\mathrm{MV}}_{\mathrm{MB}}=\underset{\mathrm{MV}\∈C}{\min }(W_U{\mathrm{BME}}_U+W_D{\mathrm{BME}}_D+W_L{\mathrm{BME}}_L+W_R{\mathrm{BME}}_R)---\left(1\right)$

其中，min表示从候选运动向量集C中取产生多权值边框匹配误差最小的那个运动向量。W_U、W_D、W_L、W_R为各边的边框匹配误差的权值，对丢失宏块周围完好的宏块、已掩盖的宏块和预掩盖的宏块分别赋予不同的权值，分别记为W_M(取值1)、W_E(取值1/4)和W_P(取值1/8)，根据参与匹配的相邻宏块的不同状态，W_U、W_D、W_L、W_R可分别取这3个权值中的一个。BME_U、BME_D、BME_L、BME_R为各边的边框匹配误差，分别定义如下： 

${\mathrm{BME}}_U=\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=x_0}{\overset{x_0+N-1}{\mathrm{\Σ}}}|P_{i,y_0-k}-P_{i+{\mathrm{MV}}_x,y_0-k+{\mathrm{MV}}_y}^r|---\left(2\right)$

${\mathrm{BME}}_D=\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=x_0}{\overset{x_0+N-1}{\mathrm{\Σ}}}|P_{i,y_0+N-1+k}-P_{i+{\mathrm{MV}}_x,y_0+N-1+k+{\mathrm{MV}}_y}^r|---\left(3\right)$

${\mathrm{BME}}_L=\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=y_0}{\overset{y_0+N-1}{\mathrm{\Σ}}}|P_{x_0-k,j}-P_{x_0-k+V_x,j+{\mathrm{MV}}_y}^r|---\left(4\right)$

${\mathrm{BME}}_R=\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=y_0}{\overset{y_0+N-1}{\mathrm{\Σ}}}|P_{x_0+N-1+k,j}-P_{x_0+N-1+k+V_x,j+{\mathrm{MV}}_y}^r|---\left(5\right)$

其中，(x₀,y₀)表示丢失宏块左上角像素的坐标值，P_i,j表示丢失宏块中的像素点，

表示像素点P_i,j根据运动向量MV(MV_x,MV_y)在参考帧中计算得到的对应像素点。N为宏块的宽或高，取值16。M表示边界像素宽度，可取值1、2、或3，M取值越大从C中选出运动向量的准确性越高，但同时也带来了计算复杂度的上升，在实际使用中可以权衡选择M的值。 

4)对丢失宏块，在参考帧中以MV_MB指向的像素点为中心，加上周围几个像素点， 

对丢失宏块再次进行多权值边框匹配，寻找产生最小边框匹配误差的像素点，并将 该像素点对应的运动向量作为丢失宏块的最佳预测运动向量。为了加快运动向量搜索的速度，采用运动向量‘钻石’搜索法来搜索最佳预测运动向量，具体过程如下： 

a)以MV_MB指向的像素点为中心点，同时检测其附近的8个像素点，如图2所示。若多权值边框匹配误差最小的点在中心位置，则MV_MB为搜索的最佳运动向量，过程结束；否则，继续过程b)。 

b)以产生最小多权值边框匹配误差的像素点为新的中心点，同时检测其附近的8个像素点，如图3所示。若多权值边框匹配误差最小的点在中心位置，则进行过程c)；否则，继续重复过程b)直到多权值边框匹配误差最小的点在中心位置为止。 

c)以过程b)找到的多权值边框匹配误差最小的像素点为中心位置，同时检测周围的4个像素点，如图4所示，找到产生最小加权边框匹配误差的像素点并以该像素点对应的运动向量为最终搜索到的最佳运动向量。 

将上述搜索过程中获得的丢失宏块最佳预测运动向量记为MV′_MB，并将相应的最小多权值边框匹配误差记为BME′_MB。根据MV′_MB从参考帧中获取运动补偿宏块，替代当前帧中的丢失宏块。 

5)判断边框匹配误差BME′_MB，当BME′_MB小于或等于阈值T_MB(本发明在M取值为 

1时，将T_MB设置为300)时，可认为对丢失宏块已经找到了合适的替代宏块，整个掩盖过程结束；而当BME′_MB大于阈值T_MB时，则认为对丢失宏块还没有找到合适的替代宏块，为此，将丢失宏块分为4个8×8块，分别对每个8×8块进行掩盖，也即对丢失宏块采用8×8掩盖模式。 

由于MV′_MB为丢失宏块在16×16掩盖模式下的最佳预测运动向量，因此当对丢 失宏块进一步采用8×8掩盖模式时，将MV′_MB加入到候选运动向量集C中，以提高8×8丢失块运动向量预测的速度和精确性。 

6)8×8块多权值边框匹配。即对8×8丢失块进行多权值边框匹配，从候选运动向 

量集C中选出8×8丢失块的预测运动向量，记为MV_Block，具体计算过程同样采用步骤3)中的(1)到(5)步骤，只不过此时N的取值为8。同样，我们以MV_Block指向点为中心，采用步骤3)中的‘钻石’搜索法在中心点周围进一步搜索8×8丢失块的最佳预测运动向量，将其记为MV′_Block。根据MV′_Block从参考帧中获取运动补偿块，替代当前8×8丢失块，这样整个8×8丢失块掩盖完成。同样，将MV′_Block加入到集合C中，作为宏块中下一个8×8丢失块掩盖时的候选运动向量。 

重复步骤6，直到丢失宏块中所有8×8块都掩盖完毕。 

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，应当指出的是，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。 

Claims (8)

1.一种H.264视频P帧的差错掩盖方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

(1)将P帧中的丢失宏块分为4个8×8块，对每个8×8块估计一个预掩盖运动向量，并在相应的参考帧中寻找运动补偿块替代该8×8块，以初步改善视频图像质量；

(2)对整个丢失宏块进行多权值边框匹配以获得预测运动向量MV_MB；

(3)以MV_MB指向的像素为中心点对丢失宏块再次进行多权值边框匹配，获得最小边框匹配误差MBE'_MB和最佳预测运动向量MV'_MB，根据MV'_MB从参考帧中获取运动补偿宏块，替代当前丢失宏块；

(4)判断MBE'_MB的值是否小于或等于阈值T_MB，如果判断为是，则结束对丢失宏块的差错掩盖，否则将丢失宏块分为4个8×8块，并分别对每个8×8块进行步骤(2)和步骤(3)的差错掩盖；

(5)对8×8块进行多权值边框匹配以获得预测运动向量MV_Block；

(6)以MV_Block指向点为中心，对8×8块再次进行多权值边框匹配以获得最佳预测运动向量MV'_Block，根据MV'_Block从参考帧中获取运动补偿块，替代当前8×8块。

2.根据权利要求1所述的一种H.264视频P帧的差错掩盖方法，其特征在于，步骤(1)中所述的对每个8×8块估计一个预掩盖运动向量的方法为：以Block_cur表示当前将做预掩盖的8×8块，Block_above、Block_down分别表示Block_cur的上、下相邻8×8块，Block_ahead表示前一个帧中与Block_cur位置相同的8×8块，Block_cur的预掩盖运动向量取0向量、Block_ahead对应的运动向量、Block_above对应的运动向量或Block_down对应的运动向量。

3.根据权利要求2所述的一种H.264视频P帧的差错掩盖方法，其特征在于，该方法还包括步骤：当Block_ahead、Block_above或Block_down采用更小的划分模式编码时，则取块中各子块运动向量的平均值作为整个块的运动向量。

4.根据权利要求2所述的一种H.264视频P帧的差错掩盖方法，其特征在于，所述的Block_cur的预掩盖运动向量取Block_ahead、Block_above及Block_down对应的三个运动向量中的一个的方法为：

11)若Block_ahead完好且采用帧间编码模式，同时对应的运动向量在x和y方向的运动均不超过8个像素且参考帧为其所在帧的前一帧，则取该运动向量为Block_cur的预掩盖运动向量，同时将该运动向量相应的参考帧设置为Block_ahead所在帧；

12)否则，若Block_above完好且采用帧间编码模式，同时Block_above块不在图像的边界，则取其运动向量为Block_cur的预掩盖运动向量；

13)否则，若Block_down完好且采用帧间编码模式，同时Block_down块不在图像的边界，则取其运动向量为Block_cur的预掩盖运动向量；

14)否则，若Block_ahead采用帧间编码模式且参考帧为其所在帧的前一帧，取其运动向量为Block_cur的预掩盖运动向量,同时将其运动向量对应的参考帧设置为Block_ahead所在帧；

15)否则，取零运动向量作为Block_cur的预掩盖运动向量。

5.根据权利要求1所述的一种H.264视频P帧的差错掩盖方法，其特征在于，步骤(2)中所述的对整个丢失宏块进行多权值边框匹配以获得预测运动向量MV_MB的方法为：利用公式 ${\mathrm{MV}}_{\mathrm{MB}}=\underset{\mathrm{MV}\∈C}{\min }(W_U{\mathrm{BME}}_U+W_D{\mathrm{BME}}_D+W_L{\mathrm{BME}}_L+W_R{\mathrm{BME}}_R)$ 从候选运动向量集C中选出丢失宏块的预测运动向量MV_MB；公式中：min表示从候选运动向量集C中取产生多权值边框匹配误差最小的那个运动向量；W_U、W_D、W_L、W_R为各边的边框匹配误差的权值，BME_U、BME_D、BME_L、BME_R为各边的边框匹配误差，分别定义如下：

${\mathrm{BME}}_U=\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=x_0}{\overset{x_0+N-1}{\mathrm{\Σ}}}|P_{i,y_0-k}-P_{i+{\mathrm{MV}}_x,y_0-k+{\mathrm{MV}}_y}^r|$

${\mathrm{BME}}_D=\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=x_0}{\overset{x_0+N-1}{\mathrm{\Σ}}}|P_{i,y_0+N-1+k}-P_{i+{\mathrm{MV}}_x,y_0+N-1+k+{\mathrm{MV}}_y}^r|$

${\mathrm{BME}}_L=\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=y_0}{\overset{y_0+N-1}{\mathrm{\Σ}}}|P_{x_0-k,j}-P_{x_0-k+V_x,j+{\mathrm{MV}}_y}^r|$

${\mathrm{BME}}_R=\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=y_0}{\overset{y_0+N-1}{\mathrm{\Σ}}}|P_{x_0+N-1+k,j}-P_{x_0+N-1+k+V_x,j+{\mathrm{MV}}_y}^r|$

其中，(x₀,y₀)表示丢失宏块左上角像素的坐标值，P_i,j表示丢失宏块中的像素点，

表示像素点P_i,j根据运动向量MV(MV_x,MV_y)在参考帧中计算得到的对应像素点，N为宏块的宽或高，取值16，M表示边界像素宽度，可取值1、2、或3。

6.根据权利要求1所述的一种H.264视频P帧的差错掩盖方法，其特征在于，步骤(3)具体为：

31)以MV_MB指向的像素点为中心点，同时检测其附近的8个像素点，若多权值边框匹配误差最小的点在中心位置，则MV_MB为搜索的最佳运动向量，过程结束；否则，继续过程32)；

32)以产生最小多权值边框匹配误差的像素点为新的中心点，同时检测其附近的8个像素点，若多权值边框匹配误差最小的点在中心位置，则进行过程33)；否则，继续重复过程32)直到多权值边框匹配误差最小的点在中心位置为止；

33)以过程32)找到的多权值边框匹配误差最小的像素点为中心位置，同时检测周围的4个像素点，找到产生最小加权边框匹配误差的像素点并以该像素点对应的运动向量为最终搜索到的最佳运动向量；

34)将上述搜索过程中获得的丢失宏块最佳运动向量记为MV′_MB，并将相应的最小多权值边框匹配误差记为BME′_MB，然后根据MV′_MB从参考帧中获取运动补偿宏块，替代当前帧中的丢失宏块。

7.根据权利要求5所述的一种H.264视频P帧的差错掩盖方法，其特征在于，步骤(5)的方法与步骤(2)的方法相同，只是步骤(5)的方法中N取值8。

8.根据权利要求1所述的一种H.264视频P帧的差错掩盖方法，其特征在于，该方法还包括步骤：以宏块为单位，对P帧中的所有受损宏块按照以下顺序依次进行差错掩盖：首先从帧的最左列宏块开始掩盖，掩盖完成后跳到帧的最右列继续对列中的丢失宏块进行掩盖，此后按照左、右列交叉向中间列逐渐靠拢的顺序依次对每一列中的丢失宏块进行差错掩盖；在每一列当中，寻找连续丢失宏块所组成的区域，然后对该区域按照上、下至中间的顺序逐个对其中的丢失宏块进行差错掩盖。

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