采用运动补偿混合编码的低速率压缩视频流，对抗差错能力十分脆弱，传输中一旦出现差错，错误信息将会在时间和空间上迅速蔓延和扩散，使视频质量急剧下降，有时甚至会导致整个视频通信完全失败。经典的差错控制技术和方法应用于不可靠信道视频传输时，面临着众多技术挑战。因此，视频差错恢复技术正成为当前视频压缩及视频通信领域中十分关键和活跃的前沿技术。 信息的丢失和带宽的限制是制约视频图像质量的主要因数。为了在给定的信道条件下达到最佳的视频质量，本论文根掘低码率视频编码特点提出了几种抑制差错扩散的编码策略和一种解码器端的差错掩盖方法，以提高和改善差错环境下的视频图像传输质量。 首先介绍了视频编码中率失真(Rate-Distortion，R-D)优化的基本思想，讨论了宏块(Microblack，MB)编码模式选择所涉及的R-D优化问题；在综合考虑差错扩散、时域掩盖以及信道误码等基础上，从像素级对端到端的视频传输差错扩散失真情况进行了详细分析，提出了一种新的涵盖各种时域差错掩盖方法的通用传输失真度估算模型。基于包丢失的仿真实验表明，该模型能够较好地近似估计出差错扩散失真情况，可以适应于各种不同的时域掩盖方法，为在干扰环境下实现MB编码参数的R-D优化选择提供了一种有效的估算方法。模拟实验还表明，基于该通用传输失真度模型的MB编码模式的帧内更新选择，达到了较好的抑制差错扩散的效果，与传统的R-D模式帧内更新算法相比，可适应于多种时域掩盖方法。 针对传统的MB编码模式帧内更新算法计算复杂度高的缺点，对帧内模式更新问题的求解进行了简化，通过对端到端总失真度和TMN8流控算法的分析，提出了一种基于R-D优化的快速帧内模式更新算法。根据H．263 TMN8流控算法和R-D优化思想，将模式帧内更新选择和R-D流控算法分为两个步骤，先进行MB模式的快速选择，再进行R-D流控。编码器通过直接计算出编码一帧图像可以得到的最小量化失真度，评估MB帧内更新所增加的总量化失真度和减小的扩散失真度，决定是否需要对此MB进行帧内更新。实验结果表明，该算法在具有较小计算复杂度的同时，大多数情况下可以取得比传统算法更好的PSNR值。 研究了抑制差错扩散的参考帧选择(Reference Picture Selection，RPS)技术，扩展了无反馈信道RPS的概念，引入关键参考帧(Key Reference Picture Selection，KRPS)概念，提出了一种新颖的基于关键参考帧的无反馈参考帧选第n页西南交通大学博士研究生学位论文择方法，同时将通用传输差错失真度模型和R一D优化引入KPRS算法，通过比较选择前一个关键帧和前一个参考帧的失真度期望，来决定参考帧的选取，使传输差错导致的失真达到最小，有效地阻止了两个关键参考帧之间的视频差错扩散。模拟实验表明，这个方法可以有效地提高视频编码的鲁棒性，与不采用关键参考帧的传统方法比较，明显地提高了图像的质量。 论文还研究了基于时域连续和边框匹配的差错掩盖方法，提出了一种运动向量外插估算和基于块边框匹配的时域掩盖方法。将参考帧中MB的运动向量依据运动趋势进行外插，找出与受损区域相关性最大的MB，估算出受损块的运动向量，用参考帧中对应的运动补偿块替代损坏的图像块，并且将待替换的块再利用边框匹配原则做进一步筛选，在一定程度上克服了在物体边界上产生不正确替代的缺点，较好地解决了大量数据丢失甚至整个图像帧损坏时的掩盖问题。仿真实验表明，在间隔丢失GOB(Group of Bloek)或整帧图像完全丢失情况下，本方法可以取得较为满意的效果。 最后，介绍了研究的部分差错恢复技术在铁路远程视频监控的具体应用实例。本文所研究和提出的方法，为在干扰环境下进行低速率视频传输提供了一些有效的手段和方法。关键词:视频编码:差错恢复;率失真优化;参考帧选择;差错掩盖