随着视频技术的飞速发展,立体视频以其生动逼真的视觉体验引起研究者的广泛关注,在各个领域的应用日益丰富。立体视频数据量成倍增加,在网络传输中因噪声干扰、带宽不稳、延时抖动等原因容易导致数据丢失,使得视频帧解码出错,视频质量下降,甚至不能正常地显示,影响用户视觉观看。针对该问题提出了自适应的错误隐藏方法,具体研究如下:首先,针对错误隐藏后的立体视频,研究建立传输失真模型。在模型中考虑视点内扩散失真、视点间扩散失真以及错误隐藏引起的失真,对于不同的网络状况,使用复杂度低的方法准确估计立体视频序列的失真情况。实验结果表明,对不同丢包率,失真模型的平均预测误差能控制在6%以内,该模型对不同分辨率的立体视频序列,在不同网络环境下传输失真估计有一定的适用性。其次,采用复杂度低的IPPP立体视频编码预测结构,以加快编解码时间。当立体视频帧中存在部分宏块丢失时,利用相邻帧之间的时域相关性和左右视点的视点间相关性进行错误隐藏。根据当前帧中宏块的运动静止特性有效估计当前丢失帧的运动特性。对于相对运动快的帧,利用改进后的外边界匹配算法在特定的候选块群中进行筛选,选择优先级较高的候选宏块进行加权得到新的候选块,然后用新候选块恢复受损宏块。实验表明,本文算法在不增加较多计算复杂度的情况下,对不同量化参数和不同丢包率的视频序列都有效提高了恢复质量。最后,分析立体视频序列的运动场景切换,对不同场景采用自适应的错误隐藏方法改善图像质量。先通过帧差法和阈值法结合检测场景切换帧,然后对立体视频帧中的宏块运动状态分析判定,进而对整帧的运动状态进行判定。根据不同立体视频帧中的运动状态,动态地选择合适的错误隐藏,提出一种低复杂度的立体视频自适应错误隐藏算法。基于JM仿真平台的实验表明,综合考虑隐藏效果和解码端复杂度,本文算法对宏块丢失的立体视频图像恢复效果较好。