基於亞像素補償和視覺感知的超低碼率壓縮算法研究

《基於亞像素補償和視覺感知的超低碼率壓縮算法研究》是依託中國科學技術大學，由方璐擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：基於亞像素補償和視覺感知的超低碼率壓縮算法研究
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：方璐
• 依託單位：中國科學技術大學

中文摘要

伴隨著圖像視頻數據的海量化，我們急需解決海量數據的超低碼率實時壓縮問題，尤其在車船監控、犯罪監控等領域。現有壓縮方法通常以犧牲細節內容來實現低碼率，然而圖像視頻中重要細節往往對圖像視頻內容的理解起決定性的作用，比如監控視頻中的文字信息等。本課題針對超低碼率壓縮下的嚴重細節丟失及重建複雜度較高的問題，研究基於亞像素補償和視覺感知的新型超低碼率壓縮算法及套用平台。為增強圖像視頻中重要細節內容的視覺解析度，本課題擬充分利用LCD上每個像素由3個獨立空間可定址的亞像素(紅綠藍)組成，通過自由控制組合相鄰亞像素，結合人類視覺感知特性，增加在超低碼率下的採樣、壓縮、復原中重建點數目；並通過研究亞像素級別的灰度細節與色度失真的頻域特性，設計多通道自適應的超低碼率壓縮算法，有效的避免豐富細節內容的嚴重丟失。本課題通過上述研究，將實現一個高效實時的超低碼率壓縮平台，切實服務于海量高清數據的壓縮、傳輸、顯示。

結題摘要

伴隨著圖像視頻數據的海量化，我們急需解決海量數據的超低碼率實時壓縮問題，尤其在車船監控、犯罪監控等領域。現有壓縮方法通常以犧牲細節內容來實現低碼率，然而圖像視頻中重要細節往往對圖像視頻內容的理解起決定性的作用，比如監控視頻中的文字信息等。本課題針對超低碼率壓縮下的嚴重細節丟失及重建複雜度較高的問題，研究基於亞像素補償和視覺感知的新型超低碼率壓縮算法及套用平台。為增強圖像視頻中重要細節內容的視覺解析度，本課題擬充分利用LCD上每個像素由3個獨立空間可定址的亞像素(紅綠藍)組成，通過自由控制組合相鄰亞像素，結合人類視覺感知特性，增加在超低碼率下的採樣、壓縮、復原中重建點數目；並通過研究亞像素級別的灰度細節與色度失真的頻域特性，設計多通道自適應的超低碼率壓縮算法，有效的避免豐富細節內容的嚴重丟失。本課題通過上述研究，將實現一個高效實時的超低碼率壓縮平台，切實服務于海量高清數據的壓縮、傳輸、顯示。