HEVC数据选项的视频编解码联合差错控制方法

技术领域

本发明涉及视频编解码技术领域，尤其涉及一种HEVC数据选项的视频编解码联合差错控制方法。

背景技术

高效视频编码(HighEfficiencyVideoCoding,HEVC)是ITU和ISO共同制定的新一代视频编码国际标准，在未来的高清和超高清视频应用中具有广阔的前景。HEVC在编码原理及基本结构方面和前一个标准H.264/AVC基本一致，即预测加变换的分块混合编码方式，但几乎在每一个编码环节上都采取了相应的改进措施，使得总体编码效率比H.264/AVC提高了一倍。然而，在编码效率提高的同时，与H.264/AVC码流信号相比，HEVC码流对差错的抗干扰能力却更加脆弱，一个比特的错误意味着更多信息的丢失，而且往往会影响后续码流的正确解码，从而严重降低图像观赏质量。因此，在传输HEVC视频码流时，应采用适当的差错控制方法，以使差错的影响降到最小，最大程度保证视频的解码质量。

中国专利公开号：CN107277549B公开了一种基于纹理角度预测模式的HEVC帧内编码帧差错掩盖方法，包括以下步骤：步骤A：完成对丢失LCU的检测及定位；步骤B：将丢失LCU均分为左上、右上、右下、左下四部分，每部分对应32x32的大小；步骤C：先处理左上部分，在HEVC标准参考软件HM中通过getDepth()函数得到该部分上边及左边相邻16个正确接收的4x4小块的深度信息，并以最大深度确定该部分的划分；步骤D：对于划分的每一个块，参考相邻两个块的纹理角度模式推测出当前划分块可能的纹理角度模式，对于左上部分，根据左边和上边块进行推测，从左上角的块开始先行后列依次完成该部分所有划分块的纹理角度模式推测；步骤E：完成左上部分所有划分块的纹理角度模式判别之后，根据该模式对划分块按照帧内预测的方式进行差错掩盖，参考像素来自划分块左边及上边像素；掩盖顺序具体是：从左上角的划分块开始先行后列依次完成该部分所有划分块的掩盖；步骤F：按照步骤C～E所述方式，进行右上部分的掩盖，其中该部分的参考块和参考像素位置及掩盖顺序要做相应的改变，具体的该部分和左上部分的关于X轴呈镜像对称；

步骤G：按照步骤C～E所述方式，进行右下部分的掩盖，该部分的参考块和参考像素位置及掩盖顺序和右上部分的关于Y轴呈镜像对称；步骤H：按照步骤C～E所述方式，进行左下部分的掩盖，该部分的参考块和参考像素位置及掩盖顺序和右下部分的关于X轴呈镜像对称；其中上述步骤在做帧内预测掩盖时，如果参考像素不存在或不可用，就按照HEVC标准进行纹理角度预测时所采取的方式使用最邻近的像素进行填充。

由此可见，所述一种基于纹理角度预测模式的HEVC帧内编码帧差错掩盖方法存在以下问题：HEVC码流对差错的抗干扰能力弱，对网络环境要求高，从而严重降低图像观赏质量。

发明内容

为此，本发明提供一种HEVC数据选项的视频编解码联合差错控制方法，用以克服现有技术中HEVC码流对差错的抗干扰能力弱，对网络环境要求高，从而严重降低图像观赏质量的问题。

为实现上述目的，一方面，本发明提供一种HEVC数据选项的视频编解码联合差错控制方法，包括：

步骤S1，预处理模块根据源视频相邻帧图像之间像素值均方误差确定相邻帧图像是否划分在同一个GOP中，并统计GOP的帧数；

步骤S2，预测编码模块根据源视频GOP内的帧数确定所述源视频GOP的宏块尺度；

步骤S3，预测编码模块根据源视频GOP内的帧数与标准帧数的差值确定对所述源视频GOP内宏块的划分方式；

步骤S4，预测编码模块根据当前帧在GOP中的时间域位置确定当前帧类型，从而确定当前帧图像编码的预测方式；

步骤S5，数据量化模块根据当前图像处理块所采用的宏块划分方式确定前置量化系数；

步骤S6，数据量化模块根据当前图像处理块所处时间域上的GOP内B帧数量所占GOP内总帧数的比值确定中置量化系数；

步骤S7，数据熵编码模块根据最终量化系数确定数据编码中添加的循环冗余校验码长度；

步骤S8，数据熵编码模块根据最终量化系数与最终量化系数标准的差值确定数据包传输差错控制方法；

步骤S9，数据解码模块根据循环冗余校验码对数据包进行检测，并根据检测出的错误比特数在数据包比特数中所占的百分比确定纠错方式；

所述步骤S1中，所述预处理模块根据源视频相邻帧图像之间像素值均方误差与像素值均方误差标准的比对结果确定相邻帧图像是否划分在同一个GOP中，并统计该GOP的帧数，若所述像素值均方误差小于等于像素值均方误差标准，则将所述相邻帧图像划分在同一个GOP；若所述像素值均方误差大于像素值均方误差标准，则将所述相邻帧图像划分在下一个GOP。

进一步的，所述预处理模块根据以下公式计算相邻帧图像之间像素值均方误差MSE，设定

MSE＝1/mn×∑∑[x(i,j)-y(i,j)]^2

其中，m和n分别表示图像的宽度和高度，x(i,j)和y(i,j)则分别表示两幅图像中第i行第j列的像素灰度值。

进一步的，所述预测编码模块根据源视频GOP内的帧数与标准帧数的比对结果确定所述源视频GOP的宏块尺度；

若帧数小于等于标准帧数，则所述源视频GOP的宏块尺度为第一尺度；

若帧数大于标准帧数，则所述源视频GOP的宏块尺度为第二尺度。

进一步的，所述预测编码模块根据源视频GOP内的帧数与标准帧数的差值与标准帧数差值的比对结果确定对该源视频GOP内宏块的划分方式，所述划分方式包括将图像按照四级树结构以进行图像划分的第一宏块划分方式和根据当前图像内容和特征进行自适应地划分图像块，通过检测到边缘、纹理等特征以确定划分位置和划分大小的第二宏块划分方式。

进一步的，所述预测编码模块根据当前帧在GOP中的时间域位置确定当前帧类型，从而确定当前帧图像编码的预测方式，若当前帧处于GOP第一帧或最后一帧，则所述当前帧确定为I帧，采用帧内预测，若当前帧处于GOP第二帧至倒数第二帧，则当前帧根据其相邻前一帧与后一帧之间结构相似性指数SSIM与标准结构相似性指数SSIM0的比对结果确定当前帧类型以及图像编码的预测方式；

若SSIM≤SSIM0，则所述当前帧确定为P帧，采用前向预测；

若SSIM＞SSIM0，则所述当前帧确定为B帧，采用双向预测；

所述预测编码模块根据以下公式计算结构相似性指数SSIM，设定SSIM＝((2×μx×μy+c1)×(2×σxy+c2))/((μx^2+μy^2+c1)×(σx^2+σ

y^2+c2))

其中，x和y分别表示两幅待比较的图像，μx和μy分别表示其亮度均值，σx^2和σy^2分别表示其亮度方差，σxy则表示它们之间的协方差。而c1和c2则是为了防止分母过小而加入的常数项。

进一步的，所述数据量化模块根据当前图像处理块所采用的宏块划分方式确定前置量化系数；

若当前图像处理块所采用的宏块划分方式为第一宏块划分方式，所述数据量化模块的前置量化系数为第一前置量化系数；

若当前图像处理块所采用的宏块划分方式为第二宏块划分方式，所述数据量化模块的前置量化系数为第二前置量化系数。

进一步的，所述数据量化模块根据当前图像处理块所处时间域上的GOP内B帧数量所占GOP内总帧数的比值W与帧数比值标准W0的比对结果确定中置量化系数；

若W≤W0，所述数据量化模块的中置量化系数为第一中置量化系数；

若W＞W0，所述数据量化模块的中置量化系数为第二中置量化系数。

进一步的，所述数据熵编码模块根据最终量化系数L与最终量化系数标准L0的比对结果确定数据编码中添加的的循环冗余校验码长度，其中最终量化系数L＝前置量化系数×中置量化系数；

若L≤L0，则所述数据熵编码模块确定冗余编码长度为第一循环冗余校验码长度；

若L＞L0，则所述数据熵编码模块确定冗余编码长度为第二循环冗余校验码长度。

进一步的，所述数据熵编码模块根据最终量化系数L与最终量化系数标准L0的差值△L与最终量化系数差值标准△L0的比对结果确定数据包传输差错控制方法，所述数据包传输差错控制方法包括给每一个数据包添加唯一的序列号，数据解码模块按照序列号顺序重新组装数据包，如果缺少某个序号的数据包，则说明该数据包已经丢失，数据解码模块发送反馈信号给数据熵编码模块并请求重新发送这些数据包，如果某个序号的数据包重复，数据解码模块删除多余数据包的第一差错控制方法和给每一个数据包添加唯一的时间戳，标识每个数据包的发送或接收时间，数据解码模块以对数据包进行排序并去除重复包的第二差错控制方法。

进一步的，所述数据解码模块根据循环冗余校验码对数据包进行检测，并根据检测出的错误比特数在数据包比特数中所占的百分比与标准百分比的比对结果确定纠错方式，所述纠错方式包括数据解码模块发送反馈信号给数据熵编码模块，告诉数据熵编码模块哪些数据包出现了错误，并请求重新发送这些数据包的第一纠错方式以及数据解码模块发送反馈信号给数据熵编码模块，数据熵编码模块根据海明码再次进行数据编码后发送给数据解码模块，数据解码模块通过解码来恢复原始数据的第二纠错方式。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于，本发明将相似的帧放在同一个GOP中编码可以利用其空间和时间上的相关性，减少冗余信息并提高压缩效率，由于每个GOP都是独立编码的，因此可以实现更低的延迟，并且能够更快地响应用户操作。

进一步地，本发明根据不同的场景和内容，合理设置宏块尺寸，可以使得不同类型、不同场景下的视频都能得到较好的视觉质量，还可以减少编码所需处理时间，从而实现更低延迟和更快响应用户操作。

进一步地，本发明根据当前图像GOP内帧数的特征进行灵活地选择划分宏块方法，可以更好地处理复杂场景下的视频，并且能够实现更高编码效率和更优质量的编码效果。

进一步地，本发明根据当前帧的结构相似性指数SSIM与标准结构相似性指数SSIM0的比对结果来确定当前帧类型以及图像编码的预测方式可以在保证视频质量的前提下，尽可能地减少数据量和传输带宽，提高视频编码效率和传输速度，同时降低存储和传输成本。

进一步地，本发明根据当前图像处理块所采用的宏块划分方式确定前置量化系数，可以针对不同的宏块大小和复杂程度进行自适应调整，从而更好地适应不同场景下的编码需求。并且本发明实施例中提供了第一前置量化系数和第二前置量化系数两种选择，也可以根据具体情况进行调整，进一步提高编码效果和视频质量。

进一步地，本发明根据当前图像处理块所处时间域上的GOP内B帧数量所占GOP内总帧数的比值与标准数量占比的比对结果确定中置量化系数，可以根据视频序列中B帧的数量和位置等信息进行自适应调整，从而更好地适应不同场景下的编码需求。并且本发明实施例中提供了第一中置量化系数和第二中置量化系数两种选择，也可以根据具体情况进行调整，进一步提高编码效果和视频质量。通过这样的方式，可以在保证编码效率和视频质量的同时，更好地满足不同场景下的编码需求。

进一步地，本发明根据前置量化系数与中置量化系数确定最终量化系数，并与最终量化系数标准的比对结果来确定数据编码中添加的循环冗余校验码长度可以提高视频传输和存储的可靠性，减少数据丢失和传输错误的风险，同时，在不同场景下可以根据具体情况调整最终量化系数标准、第一循环冗余校验码长度和第二循环冗余校验码长度等参数，以达到更好的效果。

进一步地，本发明实第一差错控制方法适用于网络传输场景下，在保证视频质量的前提下尽可能地减少传输错误，第二差错控制方法适用于存储场景下，可以保证数据包按照正确的顺序进行播放，并且避免由于网络延迟等原因导致的数据包重复或丢失问题，采用不同的差错控制方法来应对不同场景下的数据传输和存储问题，可以提高视频传输和存储的可靠性，并在保证视频质量的前提下尽可能地减少传输错误和存储错误，从而提高传输速度和节省存储空间。

进一步地，本发明根据循环冗余校验码对数据包进行检测，并根据错误比特数在数据包比特数中所占百分比与标准百分比的比对结果来确定纠错方式可以在保证视频质量的前提下尽可能地减少冗余编码长度，从而提高传输速度和节省存储空间，第一纠错方式为反向纠错，适用于误差较小的情况，可以快速纠正错误并恢复原始数据，第二纠错方式为前向纠错，适用于误差较大的情况，可以通过更复杂的纠错算法来恢复原始数据。

附图说明

图1为本发明实施例应用HEVC数据选项的视频编解码联合差错控制方法的系统结构示意图；

图2为本发明实施例HEVC数据选项的视频编解码联合差错控制方法的流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的和优点更加清楚明白，下面结合实施例对本发明作进一步描述；应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。

下面参照附图来描述本发明的优选实施方式。本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理，并非在限制本发明的保护范围。

请参阅图1和图2所示，图1为本发明实施例HEVC数据选项的视频编解码联合差错控制方法的结构示意图，图2为本发明实施例HEVC数据选项的视频编解码联合差错控制方法的流程图。

本发明实施例基于HEVC数据选项的视频编解码联合差错控制方法，包括：

步骤S1，预处理模块根据源视频相邻帧图像之间像素值均方误差确定相邻帧图像是否划分在同一个GOP中，并统计GOP的帧数；

步骤S2，预测编码模块根据源视频GOP内的帧数确定该源视频GOP的宏块尺度；

步骤S3，预测编码模块根据源视频GOP内的帧数与标准帧数的差值确定对该源视频GOP内宏块的划分方式；

步骤S4，预测编码模块根据当前帧在GOP中的时间域位置确定当前帧类型，从而确定当前帧图像编码的预测方式；

步骤S5，数据量化模块根据当前图像处理块所采用的宏块划分方式确定前置量化系数；

步骤S6，数据量化模块根据当前图像处理块所处时间域上的GOP内B帧数量所占GOP内总帧数的比值确定中置量化系数；

步骤S7，数据熵编码模块根据最终量化系数确定数据编码中添加的的循环冗余校验码长度；

步骤S8，数据熵编码模块根据最终量化系数与最终量化系数标准的差值确定数据包传输差错控制方法；

步骤S9，数据解码模块根据循环冗余校验码对数据包进行检测，并根据检测出的错误比特数在数据包比特数中所占的百分比确定纠错方式。

具体而言，所述预处理模块根据源视频相邻帧图像之间像素值均方误差MSE与像素值均方误差标准MSE0的比对结果确定相邻帧图像是否划分在同一个GOP中，并计算GOP的帧数Z，设定相邻帧图像之间像素值均方误差MSE：

MSE＝1/mn×∑∑[x(i,j)-y(i,j)]^2

其中，m表示图像的宽度，n表示图像的高度，x(i,j)和y(i,j)则分别表示两幅图像中第i行第j列的像素灰度值。

若MSE≤MSE0，所述相邻帧图像划分在同一个GOP；

若MSE＞MSE0，所述相邻帧图像划分在下一个GOP；

本发明实施例中，像素值均方误差标准MSE0为20，本领域技术人员也可根据具体情况对像素值均方误差标准MSE0进行调整。

本发明将相似的帧放在同一个GOP中编码可以利用其空间和时间上的相关性，减少冗余信息并提高压缩效率，由于每个GOP都是独立编码的，因此可以实现更低的延迟，并且能够更快地响应用户操作。

具体而言，所述预测编码模块根据源视频GOP内的帧数Z与标准帧数Z0的比对结果确定该源视频GOP的宏块尺度；

若Z≤Z0，则所述源视频GOP的宏块尺度为第一尺度；

若Z＞Z0，则所述源视频GOP的宏块尺度为第二尺度；

本发明实施例中，所述源视频GOP的宏块第一尺度为16×16，源视频GOP的宏块第二尺度为32×32，本领域技术人员也可根据具体情况对源视频GOP的宏块尺度进行调整。

本发明根据不同的场景和内容，合理设置宏块尺寸，可以使得不同类型、不同场景下的视频都能得到较好的视觉质量，还可以减少编码所需处理时间，从而实现更低延迟和更快响应用户操作。

具体而言，所述预测编码模块根据源视频GOP内的帧数Z与标准帧数Z0的差值△Z与标准帧数差值△Z0的比对结果确定对该源视频GOP内宏块的划分方式，设定△Z＝∣Z-Z0∣；

若△Z≤△Z0，所述预测编码模块确定该源视频GOP内宏块的划分方式第一宏块划分方式；

若△Z＞△Z0，所述预测编码模块确定该源视频GOP内宏块的划分方式第二宏块划分方式；

本发明实施例中，所述第一宏块划分方式为分层次划分，将图像按照四级树结构以进行图像划分；所述第二宏块划分方式为自适应划分，根据当前图像内容和特征进行自适应地划分图像块，通过检测到边缘、纹理等特征以确定划分位置和大小；本领域技术人员也可根据具体情况对宏块的划分方式进行调整。

本发明根据当前图像GOP内帧数的特征进行灵活地选择划分宏块方法，可以更好地处理复杂场景下的视频，并且能够实现更高编码效率和更优质量的编码效果。

具体而言，所述预测编码模块根据当前帧在GOP中的时间域位置确定当前帧类型，从而确定当前帧图像编码的预测方式，

若当前帧处于GOP第一帧或最后一帧，则所述当前帧确定为I帧，采用帧内预测，若当前帧处于GOP第二帧至倒数第二帧，则当前帧根据其相邻前一帧与后一帧之间结构相似性指数SSIM与标准结构相似性指数SSIM0的比对结果确定当前帧类型以及图像编码的预测方式，设定结构相似性指数SSIM：

SSIM＝((2×μx×μy+c1)×(2×σxy+c2))/((μx^2+μy^2+c1)×(σx^2+σ

y^2+c2))

其中，x和y分别表示两幅待比较的图像，μx和μy分别表示其亮度均值，σx^2和σy^2分别表示其亮度方差，σxy则表示它们之间的协方差，c1和c2为常数项；

若SSIM≤SSIM0，则所述当前帧确定为P帧，采用前向预测；

若SSIM＞SSIM0，则所述当前帧确定为B帧，采用双向预测；

本发明实施例中，所述标准结构相似性指数SSIM0取值为0.5，本领域技术人员也可根据具体情况对标准结构相似性指数进行调整。

本发明根据当前帧的结构相似性指数SSIM与标准结构相似性指数SSIM0的比对结果来确定当前帧类型以及图像编码的预测方式可以在保证视频质量的前提下，尽可能地减少数据量和传输带宽，提高视频编码效率和传输速度，同时降低存储和传输成本。

具体而言，所述数据量化模块根据当前图像处理块所采用的宏块划分方式确定前置量化系数；

若当前图像处理块所采用的宏块划分方式为第一宏块划分方式，所述数据量化模块的前置量化系数为第一前置量化系数；

若当前图像处理块所采用的宏块划分方式为第二宏块划分方式，所述数据量化模块的前置量化系数为第二前置量化系数；

本发明实施例中，第一前置量化系数为0.3，第二前置量化系数为0.4，本领域技术人员也可根据具体情况对前置量化系数进行调整。

本发明根据当前图像处理块所采用的宏块划分方式确定前置量化系数，可以针对不同的宏块大小和复杂程度进行自适应调整，从而更好地适应不同场景下的编码需求。并且本发明实施例中提供了第一前置量化系数和第二前置量化系数两种选择，也可以根据具体情况进行调整，进一步提高编码效果和视频质量。

具体而言，所述HEVC数据量化模块根据当前图像处理块所处时间域上的GOP内B帧数量所占GOP内总帧数的比值W与帧数比值标准W0的比对结果确定中置量化系数；

若W≤W0，所述HEVC数据量化模块的中置量化系数为第一中置量化系数；

若W＞W0，所述HEVC数据量化模块的中置量化系数为第二中置量化系数；

本发明实施例中，标准数量占比W0为50％，第一中置量化系数为0.1，第二前置量化系数为0.2，本领域技术人员也可根据具体情况对标准数量占比，中置量化系数进行调整。

本发明根据当前图像处理块所处时间域上的GOP内B帧数量所占GOP内总帧数的比值与标准数量占比的比对结果确定中置量化系数，可以根据视频序列中B帧的数量和位置等信息进行自适应调整，从而更好地适应不同场景下的编码需求。并且本发明实施例中提供了第一中置量化系数和第二中置量化系数两种选择，也可以根据具体情况进行调整，进一步提高编码效果和视频质量。通过这样的方式，可以在保证编码效率和视频质量的同时，更好地满足不同场景下的编码需求。

具体而言，所述数据熵编码模块根据最终量化系数L与最终量化系数标准L0的比对结果确定数据编码中添加的的循环冗余校验码长度，其中最终量化系数＝前置量化系数×中置量化系数；

若L≤L0，则所述数据熵编码模块确定冗余编码长度为第一循环冗余校验码长度；

若L＞L0，则所述数据熵编码模块确定冗余编码长度为第二循环冗余校验码长度；

本发明实施例中，所述最终量化系数标准L0为0.1，第一循环冗余校验码长度为16位，第二循环冗余校验码长度为32位，本领域技术人员也可根据具体情况对最终量化系数标准，第一循环冗余校验码长度，第二循环冗余校验码长度进行调整。

本发明根据前置量化系数与中置量化系数确定最终量化系数L，并与最终量化系数标准L0的比对结果来确定数据编码中添加的循环冗余校验码长度可以提高视频传输和存储的可靠性，减少数据丢失和传输错误的风险，同时，在不同场景下可以根据具体情况调整最终量化系数标准、第一循环冗余校验码长度和第二循环冗余校验码长度等参数，以达到更好的效果。

具体而言，所述数据熵编码模块根据最终量化系数L与最终量化系数标准L0的差值△L与最终量化系数差值标准△L0的比对结果确定数据包传输差错控制方法；

若△L≤△L0，所述数据熵编码模块的数据包传输差错控制方法为第一差错控制方法；

若△L＞△L0，所述数据熵编码模块的数据包传输差错控制方法为第二差错控制方法；

发明实施例中，第一差错控制方法为给每一个数据包添加唯一的序列号，数据解码模块按照序列号顺序重新组装数据包，如果缺少某个序号的数据包，则说明该数据包已经丢失，数据解码模块发送反馈信号给数据熵编码模块并请求重新发送这些数据包，如果某个序号的数据包重复，数据解码模块删除多余数据包，

第二差错控制方法为给每一个数据包添加唯一的时间戳，用来标识每个数据包的发送或接收时间，数据解码模块以对数据包进行排序并去除重复包。

本发明实第一差错控制方法适用于网络传输场景下，在保证视频质量的前提下尽可能地减少传输错误，第二差错控制方法适用于存储场景下，可以保证数据包按照正确的顺序进行播放，并且避免由于网络延迟等原因导致的数据包重复或丢失问题，采用不同的差错控制方法来应对不同场景下的数据传输和存储问题，可以提高视频传输和存储的可靠性，并在保证视频质量的前提下尽可能地减少传输错误和存储错误，从而提高传输速度和节省存储空间。

具体而言，所述数据解码模块根据循环冗余校验码对数据包进行检测，并根据检测出的错误比特数在数据包比特数中所占的百分比M与标准百分比M0的比对结果确定纠错方式；

若M≤M0，所述数据解码模块的纠错方式为第一纠错方式；

若M＞M0，所述数据解码模块的纠错方式为第二纠错方式；

本发明实施例中，标准百分比M0为60％，第一纠错方式为数据解码模块发送反馈信号给数据熵编码模块，告诉数据熵编码模块哪些数据包出现了错误，并请求重新发送这些数据包，第二纠错方式为数据解码模块发送反馈信号给数据熵编码模块，数据熵编码模块根据海明码再次进行数据编码后发送给数据解码模块，数据解码模块通过解码来恢复原始数据，本领域技术人员也可根据具体情况对标准百分比，第一纠错方式，第二纠错方式进行调整。

本发明根据循环冗余校验码对数据包进行检测，并根据错误比特数在数据包比特数中所占百分比与标准百分比的比对结果来确定纠错方式可以在保证视频质量的前提下尽可能地减少冗余编码长度，从而提高传输速度和节省存储空间，第一纠错方式为反向纠错，适用于误差较小的情况，可以快速纠正错误并恢复原始数据，第二纠错方式为前向纠错，适用于误差较大的情况，可以通过更复杂的纠错算法来恢复原始数据。

至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征做出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。

以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明；对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。