为了有效地保护视频信息，根据H.265/高效视频编码（HEVC）的特点，提出一种变换系数置乱和语法元素加密相结合的方案。针对变换单元（TU），利用Arnold变换对4×4大小的TU进行置乱，同时设计了一种移位加密器，根据TU的直流电（DC）系数近似分布规律对加密器进行初始化，并用Arnold变换生成加密映射对8×8、16×16、32×32大小TU的DC系数进行移位加密。针对熵编码过程中部分采用旁路编码的语法元素，利用Logistic混沌序列进行加密。加密后的视频峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）分别平均下降了26.1 dB和0.51，压缩率仅降低了1.126%，也仅带来0.170%的编码时间增长。实验结果表明，在保证较好的加密效果、对比特率影响较小的前提下，所提方案具有较小的额外编码开销，适用于实时视频应用。

针对现有的评价方法大都将图像变换到不同的坐标域问题,提出一种基于空域自然场景统计(NSS)的通用型无参考立体图像质量评价模型。在评价中为了更好地结合人类双目视觉特性, 将左右图像融合成一幅独眼图;评价模型首先统计独眼图归一化亮度(CMSCN)系数分布规律,进而对独眼图提取空域自然场景统计特征;其次,统计视差图归一化亮度(DMSCN)系数的分布规律,并对用光流法得到的视差图提取同样的特征;最后,通过支持向量回归(SVR)建立立体图像特征信息与主观评价值(DMOS)之间的关系,从而预测得到图像质量的客观评价值。实验结果表明,该评价模型对立体数据测试库进行评价,其Pearson线性相关系数(PLCC)和Spearman等级相关系数(SROCC)值均在0.94以上;对于非对称立体图像库,PLCC和SROCC值分别接近0.91和0.93。该模型能够很好地预测人眼对立体图像的主观感知。

针对现有I帧错误隐藏方法不能平衡恢复图像质量与算法复杂度的问题,提出了一种高效的I帧分区错误隐藏方法。首先,利用视频帧之间的运动相关性将丢失宏块分为运动宏块和静止宏块。对于静止宏块,采用帧拷贝法进行掩盖;对于运动宏块,再根据其周围正确解码宏块的纹理信息将其分为平滑块和纹理块。对平滑块采用双线性插值法进行恢复;对纹理块利用比较精细的指数分布权重的加权模板匹配(WTE)法进行掩盖。实验结果表明,与WTE算法相比,所提方法的峰值信噪比(PSNR)平均提高了2.6 dB,计算复杂度平均降低了90%。对于场景连续的具有不同特征和分辨率的视频序列,所提方法都具有一定的适用性。

针对高清立体视频序列分辨率大、宏块信息量少以及网络传输易出现差错的特点,提出一种能够估计高清立体视频端到端传输的失真模型。该模型能够考虑到丢包对后续帧的错误扩散以及立体视频左右视点帧之间的时空相关性,采用递归算法准确地估计失真,并运用时域帧拷贝的错误隐藏方法降低解码端的复杂度。仿真结果表明,失真模型的平均预测误差能控制在6%以内,对于不同特性和分辨率的立体视频序列,在不同网络环境下传输失真估计均有一定的适用性。