三维(Three Dimension,3D)视频技术既可以提供给观众“身临其境”的沉浸感,也能为用户呈现不同角度的视频画面,增强了用户的三维沉浸感和场景逼真度,是多媒体技术的重要发展方向。多路采集的3D视频信号数据量大,给传输信道带来了巨大的压力,必须对3D视频数据进行高效地压缩传输。然而,高压缩后的3D视频流在传输过程时更容易受到网络中诸多不确定因素的影响,例如,网络延迟或噪声干扰等。如果3D视频流在传输中发生数据丢失,将会导致解码图像失真,严重时可能会出现整帧图像缺失,进而引起后续一连串帧的解码失败。为了解决此类问题,必须采用可靠的差错控制技术。3D视频错误隐藏技术是在解码端利用视频帧的时空域及视点域的相关信息重建丢失的信息。如何获取3D视频中视点间、前后帧间以及帧内相关信息,并将其高效地运用到错误区域重建中是3D视频错误隐藏算法的核心问题。本学位论文分析了当前出错帧与其相近的时域连续帧及其他视点帧可能存在的相关性,着重以视频流中冗余的时空域、视点域等帧间信息为基础,重建失真的视频帧。本文的主要工作内容如下:1.提出一种基于HEVC标准的3D视频错误隐藏新算法。该算法以HBP(Hierarchical B Prediction)结构为基础,通过前向同等位置块和后向同等位置块之间的像素差值来判断丢失块所属的区域类型。对于静止块,采用快速且高效的零矢量拷贝的方法恢复。对于运动块,本算法利用人眼感知特性对丢失块分割,将相同感知范围内的丢失区域当成整体恢复。最终结合LBP(Local Binary Pattern)算子检测初步恢复块的纹理区域,对其中边界纹理不一致的丢失块进行质量再提升。实验结果分析表明,在不同的测试序列中,该算法有效的提高了3D视频中丢失块的重建质量,并保持了恢复块的纹理一致性。2.提出一种基于块的编码特性的3D视频错误隐藏新算法。传统的3D视频错误隐藏技术一般只利用单一的方法恢复所有丢失块,未考虑到不同丢失块的差异。该算法在统计分析3D视频序列编码块的编码预测方式的基础上,预估当前丢失块的编码预测方式,将其分成三类编码块。根据丢失块的编码方式,分别应用符合其编码特性的错误隐藏策略。其中在对视点间编码块修复时,使用灰度共生矩阵改进传统的边界匹配准则的不足,提升了丢失块与多候选块之间的匹配准确度。实验结果分析表明,根据丢失块本身的编码特性有针对性的修复,更加接近原始的信息,能够显著的提升重建视频的主客观质量。