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Error concealment algorithm based on sparse optimization

机译：基于稀疏优化的错误隐藏算法

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In this paper, an application of sparse optimization in the error concealment area is proposed. The spatial and temporal formulations of the pixels in the current frame and reference frame are proposed to solve the problem. Based on the sparse characteristics of nature images, we form sparse optimization problems for both formulations. The optimization problem is solved by the primal-dual interior point method. The solutions are combined for better results. By solving for a limited numbers of significant predictors using the sparse optimization, our algorithm performs subjectively and objectively better for the concealed resu compared to two state-of-the-art spatial-temporal hybrid error concealment methods, the proposed methods can improve by up to 0.19 dB and 1.12 dB in PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio).
机译：本文提出了稀疏优化在错误隐藏区域中的应用。提出了当前帧和参考帧中像素的时空公式，以解决该问题。基于自然图像的稀疏特征，我们形成了两种形式的稀疏优化问题。通过原始对偶内点法解决了优化问题。将解决方案结合起来可获得更好的结果。通过使用稀疏优化来解决有限数量的重要预测变量，我们的算法对隐藏结果的主观和客观性能更好；与两种最新的时空混合错误掩盖方法相比，所提出的方法在PSNR（峰值信噪比）方面可分别提高0.19 dB和1.12 dB。

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