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本发明公开了一种基于显著性的立体三维视频错误隐藏方法。传统的错误隐藏技术在视频流在传输过程中发生整帧丢失时恢复效果差。本发明方法首先获取丢失帧的运动显著性图、深度显著性图，深度边缘显著性图，然后融合运动显著性图和深度显著性图并块化，再与深度边缘显著性图合并得到最终显著性图，并进行显著等级划分。对高显著等级的区域采用视点间搜索像素填补和候选运动矢量补偿恢复，对中显著等级的区域采用时域搜索像素填补和视点间搜索像素填补，对低显著等级区域采用时域帧像素拷贝填补。本发明方法除了结合3D—HEVC特性提出新的错误隐藏方法，考虑了视频画面的显著性，对立体视频在网络传输中发生的整帧丢失现象有很好的恢复效果。

一种高效视频编码标准帧内图像质量估计方法，由确定边长、确定基本计算单元大小、确定图像的标准差、确定图像类型、获得纹理简单图像模型参数、估计纹理简单图像质量、获得纹理复杂图像模型参数、估计纹理复杂图像质量步骤组成。采用本发明方法对高效视频编码标准国际制定组织推荐的标准视频序列进行实验，实验结果表明，相比HM16.0实际编码运行的时间，本发明方法可以在准确地估计图像峰值信噪比的同时节省超过96.42％的运行时间，大大降低了算法运算复杂度。本发明具有质量估计准确、模型参数计算简单、计算速度快等优点，可用于视频编码、视频通信等领域中。

一种屏幕内容编码标准帧内图像码率的估计方法，由确定视频图像纹理特征、确定视频图像颜色特征、确定图像类型、获得纹理简单图像模型参数、估计纹理简单图像码率、获得纹理复杂图像模型参数、估计纹理复杂图像码率步骤组成。由于本发明采用确定图像类型步骤、获得纹理简单图像模型参数步骤、估计纹理简单图像码率步骤、获得纹理复杂图像模型参数步骤、估计纹理复杂图像码率步骤，考虑了屏幕内容视频图像内容的纹理特征和颜色特征，解决了估计视频编码比特数的方法需要部分编码的方式来预测最终编码完毕的比特数、复杂度较高的技术问题。本发明具有码率估计准确、模型参数计算简单等优点，可用于视频编码、视频通信等技术领域。

本发明公开了一种基于空间预测的运动补偿帧率上转换方法，涉及视频处理技术领域。该方法包括：对待插帧按照模板进行块分割，划分为A类块和B类块；对A类块进行全搜索运动估计得到运动矢量，其中，采用连续消除方法降低计算复杂度；结合A类块的运动矢量信息，依据空间相关性和最小误差匹配原则，计算B类块的运动矢量；将所求的A、B两类块的运动矢量组合成待插帧的运动矢量场、并依据参考帧ft与ft+1的信息，采用重叠块运动补偿技术插值得到内插帧ft+0.5。本发明有效利用全搜索运动估计和空间相关性各自的优点，既保证了运动估计的准确程度，又有效降低了运算复杂度，节约了计算成本。

本发明公开了一种基于边缘检测的3D‑HEVC深度图帧内编码模式快速决策方法，本方法通过判断当前预测单元属于平坦区域还是纹理复杂区域来简化帧内模式选择过程。若满足平坦区域条件，则跳过相应帧内预测模式；否则，通过检测边缘的方向来减少粗模式选择(RMD)中角度模式计算数量，从而降低帧内编码复杂度，减少编码时间。对比实验结果证明了本算法的有效性，与标准测试平台HTM 16.0相比，本方法在保证视频编码质量基本不变的前提下，可以节省30.61％的编码时间，有效降低了视频帧内编码的复杂度。

本发明公开了一种基于分割的色度帧内预测方法、及视频编码解码方法，属于图像处理技术领域。本发明的基于分割的色度帧内预测方法，包括下列步骤：步骤S1：对输入的视频帧的亮度成分进行帧内预测编码，得到亮度重构图像；步骤S2：对亮度重构图像进行分割，得到亮度超像素分割结果；步骤S3：将所述亮度超像素分割结果传递到色度成分，再基于超像素区域对色度成分的预测单元进行划分，取每个超像素区域内原像素值的均值作为各预测单元的预测值。基于本发明的色度帧内预测方法，本发明还提出了一种视频编码、解码方法。本发明的应用，具有主观质量好，压缩效率高的技术效果，特别适用于高量化步长条件下的高清视频编码。

本发明公开了一种HEVC帧内预测方法，包括以下步骤，步骤1，在编码单元层，计算出水平、垂直、45°、135°的全局边缘复杂度；步骤2，在编码单元层，判断各方向的全局边缘复杂度与阈值TH的关系，确定编码单元是否需要划分；步骤3，在预测单元层，判断编码单元在水平方向、垂直方向的全局边缘复杂度关系，确定选取的候选模式数。本发明从编码单元和预测单元两方面对帧内预测进行优化，有效地减少帧内预测的计算复杂度，节省编码时间，提高编码效率。