[發明專利]基于梯度特征統計與非迭代收縮填充的空域錯誤隱藏方法

在審

• 申請號: 201710601610.0
• 申請日: 2017-07-21
• 公開（公告）號: CN107241609A
• 公開（公告）日: 2017-10-10
• 發明（設計）人: 劉浩;鄧開連;孫嘉曈;孫曉帆;張鑫生
• 申請（專利權）人: 東華大學
• 主分類號: H04N19/89
• 分類號: H04N19/89;H04N19/895
• 代理公司: 上海泰能知識產權代理事務所31233
• 代理人: 宋纓,錢文斌

1.一種基于梯度特征統計與非迭代收縮填充的空域錯誤隱藏方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)在延拓區域估計丟失塊的局部特征信息，獲得延拓區域的梯度分布統計；

(2)按照收縮填充順序對丟失塊的像素逐一進行恢復，每一像素均采用基于梯度分布加權的多方向預測器進行估計。

2.根據權利要求1所述的基于梯度特征統計與非迭代收縮填充的空域錯誤隱藏方法，其特征在于，所述步驟(1)中的延拓區域是一個為了恢復當前丟失塊而劃分出的圖像塊集合；在序貫恢復框架下，每個當前丟失塊對應著一個當前延拓區域。

3.根據權利要求1所述的基于梯度特征統計與非迭代收縮填充的空域錯誤隱藏方法，其特征在于，所述步驟(1)具體為：在當前延拓區域的無錯塊和已隱藏塊中，利用各向同性梯度檢測器分別計算各個像素的梯度幅值和梯度角度，各像素的梯度角度歸入八個等間隔方向之一，各像素的梯度幅值在所屬方向上進行累計，由此得到當前延拓區域各個方向的梯度幅值累計。

4.根據權利要求3所述的基于梯度特征統計與非迭代收縮填充的空域錯誤隱藏方法，其特征在于，所述各向同性梯度檢測器采用各向同性的梯度掩模算子進行加權平均，用于估計延拓區域的多方向梯度分布。

5.根據權利要求1所述的基于梯度特征統計與非迭代收縮填充的空域錯誤隱藏方法，其特征在于，所述步驟(2)中收縮填充順序包括組級填充順序和像素級填充順序，兩者共同決定在一個丟失塊中逐一填充各個像素的先后次序。

6.根據權利要求5所述的基于梯度特征統計與非迭代收縮填充的空域錯誤隱藏方法，其特征在于，所述組級填充順序是指在當前丟失塊里，有著相等鄰域級可用度的所有像素形成一個像素組，不同的像素組按照一組接一組的順序進行錯誤隱藏，有著更高鄰域級可用度的像素組將優先進行恢復；所述像素級填充順序是指在同一個像素組內的所有像素按照LuRd先驗填充準則進行錯誤隱藏。

7.根據權利要求6所述的基于梯度特征統計與非迭代收縮填充的空域錯誤隱藏方法，其特征在于，所述鄰域級可用度是指在一個丟失像素的十六鄰域像素中所有像素級可用度之和，其中，某一像素的像素級可用度的計算方法為：如果某個像素已經被正確接收到，它的像素級可用度被設置為1；對于一個丟失像素，它的像素級可用度被初始化為0，在進行錯誤隱藏之后，它的像素級可用度也被設置為1；所述LuRd先驗填充準則是針對同一個像素組內的所有像素，按照先左后右、先上后下的填充順序逐一進行。

8.根據權利要求1所述的基于梯度特征統計與非迭代收縮填充的空域錯誤隱藏方法，其特征在于，所述步驟(2)具體為：多方向預測器基于當前丟失像素的錯誤隱藏基本單元，對基本單元可用像素進行聯合加權預測；當前丟失像素與基本單元可用像素之間的角度屬于梯度幅值累計的八個方向之一，多方向預測器的歸一化加權系數正比于當前延拓區域在該方向上的梯度幅值累計，多方向預測器采用八個預測方向上的基本單元可用像素及其權重來估計每個丟失像素；其中，可用像素是指正確接收的像素或者已經隱藏過的像素。

9.根據權利要求8所述的基于梯度特征統計與非迭代收縮填充的空域錯誤隱藏方法，其特征在于，所述錯誤隱藏基本單元是由當前丟失像素周圍的十六個鄰域像素組成，當前丟失像素與十六鄰域像素之一的連接形成了等角度間隔的八個預測方向。

10.根據權利要求8所述的基于梯度特征統計與非迭代收縮填充的空域錯誤隱藏方法，其特征在于，所述多方向預測器在預測當前丟失像素時，如果面臨所有預測項都等于零的情況，則該像素的估計值是周圍塊中距離最近的可用像素值。