1、隨著視頻技術的飛速發(fā)展，立體視頻以其生動逼真的視覺體驗引起研究者的廣泛關注，在各個領域的應用日益豐富。立體視頻數據量成倍增加，在網絡傳輸中因噪聲干擾、帶寬不穩(wěn)、延時抖動等原因容易導致數據丟失，使得視頻幀解碼出錯，視頻質量下降，甚至不能正常地顯示，影響用戶視覺觀看。針對該問題提出了自適應的錯誤隱藏方法，具體研究如下：
　　首先，針對錯誤隱藏后的立體視頻，研究建立傳輸失真模型。在模型中考慮視點內擴散失真、視點間擴散失真以及錯誤隱藏引起

2、的失真，對于不同的網絡狀況，使用復雜度低的方法準確估計立體視頻序列的失真情況。實驗結果表明，對不同丟包率，失真模型的平均預測誤差能控制在6％以內，該模型對不同分辨率的立體視頻序列，在不同網絡環(huán)境下傳輸失真估計有一定的適用性。
　　其次，采用復雜度低的IPPP立體視頻編碼預測結構，以加快編解碼時間。當立體視頻幀中存在部分宏塊丟失時，利用相鄰幀之間的時域相關性和左右視點的視點間相關性進行錯誤隱藏。根據當前幀中宏塊的運動靜止特性有效估計

3、當前丟失幀的運動特性。對于相對運動快的幀，利用改進后的外邊界匹配算法在特定的候選塊群中進行篩選，選擇優(yōu)先級較高的候選宏塊進行加權得到新的候選塊，然后用新候選塊恢復受損宏塊。實驗表明，本文算法在不增加較多計算復雜度的情況下，對不同量化參數和不同丟包率的視頻序列都有效提高了恢復質量。
　　最后，分析立體視頻序列的運動場景切換，對不同場景采用自適應的錯誤隱藏方法改善圖像質量。先通過幀差法和閾值法結合檢測場景切換幀，然后對立體視頻幀中的宏