随着流媒体技术和网络传输技术的不断发展，以及用户需求的驱动，数字视频通信广泛应用于各个领域。由于原始视频数据量庞大，为了平衡传输带宽与存储容量的矛盾，视频在传输前需要有效压缩。高压缩率和良好的网络友好性使得H.264/AVC广泛应用于视频通信领域。同时，H.264/AVC采用新技术提高压缩效率，使得码流对传输中的误码、丢包更敏感。一个比特错误引起的解码失去同步或错误扩散会导致比特流误解码或不能解码，这会造成视频重建质量急剧下降。因此，在视频通信中提高视频错误恢复能力以及对误码的抗干扰能力极为重要。本学位论文主要研究基于H.264/AVC的视频错误恢复算法。该算法的基本思想是利用可逆信息隐藏技术，将重要的特征数据嵌入码流中并用于视频错误恢复。本课题研究工作主要从以下几方面展开：1.分析并讨论了视频编码技术以及导致误码或丢包的原因，深入研究了基于H.264/AVC标准的视频错误恢复领域经典算法。2.深入研究适于错误块重构的特征信息以及视频通信中的错误恢复机理，基于此提出一种基于广义差分可逆信息隐藏的视频错误恢复算法。该算法将I帧中每个宏块的运动矢量(Motion vector, MV)作为重要特征数据，采用一种可逆信息隐藏方法将其嵌入量化离散余弦变换(Quantized Discrete Cosine Transform, QDCT)系数中。在解码端提取该特征信息，并用于错误恢复。实验结果显示本算法与同类方法相比，一方面改善了隐写视频的不可感知性，在不同QP下，较基于直方图平移信息隐藏的错误恢复算法(RDHEC)平均提高4.03dB~5.34dB;另一方面有效提高I帧视频错误恢复质量。在丢包率为10%时，与RDHEC相比，本算法约提高视频恢复质量0.075dB~0.46dB。在丢包率为20%时，与RDHEC相比，本算法提高视频恢复质量约1.00dB~2.88dB。3．结合H.264/AVC编码新特性，提出了一种基于帧内预测模式的错误恢复算法。本算法将I帧宏块的预测模式作为特征数据嵌入QDCT中，并传输到解码端用于错误恢复。该算法在JM-12.0软件平台上的仿真效果显示，无论视频否存在场景变化，都取得显著效果。在丢失率分别为10%、20%时，本文提出算法比加权插值（JM自带）算法平均高出3.24dB、2.79dB。当存在场景变换时，与RDHEC算法相比，本文方法平均高出约1dB；从主观效果看，本文算法可以保证重建质量以优雅的方式下降。