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现今国内外隐藏算法根据使用的数据不同，大致可划分为时域、空域两大类。本节文章将从这两个方面简述常见的隐藏算法。 时域错误隐藏时域错误隐藏利用图像在视频序列中的相关性，如果宏块（Macro Block, MB）没有受损，则利用宏块的运动矢量（Motion Vector, MV），从参考帧里搜索合适的块来替换受损块；如果MV受损，则利用未受损的相邻宏块或前一帧相同坐标宏块的MV来进行预测，再利用预测获得的MV对受损宏块进行隐藏。该方法无法应用于帧内编码（I帧）图像，但对于使用运动补偿技术的帧间编码（P帧或B帧）图像，时域错误隐藏的效果很出色。对于图像改变不大、相对静止的图像，时域错误隐藏可以获得较好的质量。但是对于剧烈运动的图像，时域错误隐藏就难以找到合适的替代宏块，从而容易产生方块效应。26995
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经典的运动矢量计算算法有DR（Direct Replacement）算法和BMA(Boundary Match Algorithm)算法。论文网
DR算法是利用现有正确接收的MV来直接替换受损宏块的MV，常用的有零运动矢量、参考帧同位宏块的MV和平均MV。DR算法通常用于恢复运动不剧烈的宏块。
BMA算法利用受损宏块与四个邻接宏块的相关性，取四个宏块的MV作为MV集。分别计算其像素边界误差，将误差最小的MV作为最优MV。使用最优MV在参考帧中搜索合适的块来进行替换。BMA算法对于高速运动或场景切换的图像恢复效果较好，但仍容易出现方块效应。
2 空域错误隐藏
相较于时域错误隐藏，空域错误隐藏则是利用视频序列的空间相关性。若当前宏块相邻的宏块被正确接收，就能利用正确宏块来对当前宏块进行估计。由于相邻宏块大多数像素与受损宏块无关，因此空域错误隐藏通常只参考边界像素。空域错误隐藏适用于规律或平滑的块，对于细节较多的图像恢复效果较差。
空域错误隐藏一般通过内插运算和数学统计实现。
内插运算是利用当前帧中正确接收宏块的像素，通过插值法来恢复受损宏块像素的方案。内插运算方便高效，对于较为简单的图像效果较好。
数学统计是将图像看做马尔可夫随机场（Markov Random Field），通过最大后验估计重建受损宏块的边界信息。