[发明专利]基于梯度特征统计与非迭代收缩填充的空域错误隐藏方法

权利要求书

1.一种基于梯度特征统计与非迭代收缩填充的空域错误隐藏方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)在延拓区域估计丢失块的局部特征信息，获得延拓区域的梯度分布统计；

(2)按照收缩填充顺序对丢失块的像素逐一进行恢复，每一像素均采用基于梯度分布加权的多方向预测器进行估计。

2.根据权利要求1所述的基于梯度特征统计与非迭代收缩填充的空域错误隐藏方法，其特征在于，所述步骤(1)中的延拓区域是一个为了恢复当前丢失块而划分出的图像块集合；在序贯恢复框架下，每个当前丢失块对应着一个当前延拓区域。

3.根据权利要求1所述的基于梯度特征统计与非迭代收缩填充的空域错误隐藏方法，其特征在于，所述步骤(1)具体为：在当前延拓区域的无错块和已隐藏块中，利用各向同性梯度检测器分别计算各个像素的梯度幅值和梯度角度，各像素的梯度角度归入八个等间隔方向之一，各像素的梯度幅值在所属方向上进行累计，由此得到当前延拓区域各个方向的梯度幅值累计。

4.根据权利要求3所述的基于梯度特征统计与非迭代收缩填充的空域错误隐藏方法，其特征在于，所述各向同性梯度检测器采用各向同性的梯度掩模算子进行加权平均，用于估计延拓区域的多方向梯度分布。

5.根据权利要求1所述的基于梯度特征统计与非迭代收缩填充的空域错误隐藏方法，其特征在于，所述步骤(2)中收缩填充顺序包括组级填充顺序和像素级填充顺序，两者共同决定在一个丢失块中逐一填充各个像素的先后次序。

6.根据权利要求5所述的基于梯度特征统计与非迭代收缩填充的空域错误隐藏方法，其特征在于，所述组级填充顺序是指在当前丢失块里，有着相等邻域级可用度的所有像素形成一个像素组，不同的像素组按照一组接一组的顺序进行错误隐藏，有着更高邻域级可用度的像素组将优先进行恢复；所述像素级填充顺序是指在同一个像素组内的所有像素按照LuRd先验填充准则进行错误隐藏。

7.根据权利要求6所述的基于梯度特征统计与非迭代收缩填充的空域错误隐藏方法，其特征在于，所述邻域级可用度是指在一个丢失像素的十六邻域像素中所有像素级可用度之和，其中，某一像素的像素级可用度的计算方法为：如果某个像素已经被正确接收到，它的像素级可用度被设置为1；对于一个丢失像素，它的像素级可用度被初始化为0，在进行错误隐藏之后，它的像素级可用度也被设置为1；所述LuRd先验填充准则是针对同一个像素组内的所有像素，按照先左后右、先上后下的填充顺序逐一进行。

8.根据权利要求1所述的基于梯度特征统计与非迭代收缩填充的空域错误隐藏方法，其特征在于，所述步骤(2)具体为：多方向预测器基于当前丢失像素的错误隐藏基本单元，对基本单元可用像素进行联合加权预测；当前丢失像素与基本单元可用像素之间的角度属于梯度幅值累计的八个方向之一，多方向预测器的归一化加权系数正比于当前延拓区域在该方向上的梯度幅值累计，多方向预测器采用八个预测方向上的基本单元可用像素及其权重来估计每个丢失像素；其中，可用像素是指正确接收的像素或者已经隐藏过的像素。

9.根据权利要求8所述的基于梯度特征统计与非迭代收缩填充的空域错误隐藏方法，其特征在于，所述错误隐藏基本单元是由当前丢失像素周围的十六个邻域像素组成，当前丢失像素与十六邻域像素之一的连接形成了等角度间隔的八个预测方向。

10.根据权利要求8所述的基于梯度特征统计与非迭代收缩填充的空域错误隐藏方法，其特征在于，所述多方向预测器在预测当前丢失像素时，如果面临所有预测项都等于零的情况，则该像素的估计值是周围块中距离最近的可用像素值。