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多媒体技术的快速发展极大地丰富了人们的生活，面对多元化的世界，人们追求更加高质量的视觉体验。三维视频以其视觉信息的高度立体感和灵活交互性等突出特征，受到来自学术界和工业界的广泛关注。高效的编码压缩技术使得码流信息的抗差错性能下降，对信道差错非常敏感。当压缩码流通过网络信道传输时容易发生丢包现象，导致解码端无法正确解码，影响观看者的视觉体验质量(Quality of Experience, QoE)。针对三维视频在网络传输中发生丢包导致解码端观看质量严重下降的问题，本学位论文重点研究了三维视频传输中的错误隐藏技术，利用立体视频序列中存在的时空域相关性，结合视频图像的内容特征，尽可能的提高解码端视频的观看质量。本文的主要研究内容如下：(1)针对立体视频IPPP编码预测结构，提出了右视点宏块丢失错误隐藏方法。该方法根据丢失帧左右视点相邻帧之间存在的时域相关性和视点间相关性，估计出丢失帧的运动静止区域，将丢失宏块进行了合理的分类。针对不同丢失块，采用不同的错误隐藏方法。经过实验验证，测试序列在不同编码量化参数和不同丢包率的情况下，丢失帧恢复质量的峰值信噪比(Peak Signal to NoiseRatio, PSNR)相比JM中错误隐藏方法提高了0.77dB~3.13dB，有效提高了丢失帧的主客观质量。(2)针对双视点HBP编码预测结构，提出了一种B帧整帧丢失的错误隐藏方法。本文利用丢失整帧的双向参考帧对丢失帧进行区域分割。将丢失帧分为背景静止区域和前景运动区域。对背景静止区域的丢失块，采用时域双向帧拷贝方法隐藏；对于运动前景区域的丢失块，采用时域双向补偿和视点域补偿相结合的错误隐藏方法。实验表明，区域分割可以使恢复图像的PSNR提高0.2dB~8dB左右；然后测试了提出算法与对比算法在不同量化参数下的恢复结果，结果表明，本文提出的算法相比对比算法的PSNR值提高了0.32dB~5.09dB。(3)针对传统恢复图像质量评价存在缺点的情况，本文对多种经典错误隐藏方法及提出的错误隐藏算法，使用不同的评价准则对恢复图像进行更加全面的质量评价。同时，为了进一步体现用户体验质量，对右视点恢复图像以及左右视点立体图像进行了主观打分。实验结果表明，本文提出的错误隐藏算法更加符合用户的QoE。