《基於統計建模和壓縮感知的多攝像機聯合高速攝像技術》是依託哈爾濱工業大學，由劉賢明擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於統計建模和壓縮感知的多攝像機聯合高速攝像技術
- 依託單位：哈爾濱工業大學
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：劉賢明
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
高速攝像技術是一種記錄高速運動過程的有效手段，在國防軍事和科學研究等領域有著廣泛的套用。然而，由於攝像機記憶體並不具有足夠快的寫入速度，並且受到光照和曝光時間等因素的影響，現有的高速攝像技術不能同時獲得高解析度和高幀率。在本課題中，我們提出基於圖像建模和壓縮感知的多攝像機高速攝像技術，來同時獲得高解析度和高幀率的視頻序列，並消除噪聲的影響。包括三個方面研究內容：1、提出基於局部平滑和全局一致性的圖像脈衝去噪技術，為後續的超解析度和壓縮感知重構等操作提供乾淨的數據；2、對於現有的低解析度的高速視頻，我們提出基於多字典和協同稀疏編碼的視頻超解析度技術進行解析度提升；3、為了打破硬體瓶頸，我們提出利用多個普通低速攝像機構成採集陣列，並採用基於壓縮感知的框架獲取具有高解析度的高速視頻序列。本項目從實際套用中抽象出科學問題，涉及統計和資訊理論基礎，具有極其重要的理論意義和廣泛的套用價值。
結題摘要
本課題以多攝像機聯合高速攝像技術為套用背景，著重研究自然圖像統計建模和壓縮感知理論與方法，併兼顧圖像壓縮、圖像軟解碼等實際套用問題。 在國際頂級期刊IEEE Transactions上發表研究型長文12篇， 申請日本專利兩項。在以下幾個方面取得了重要研究進展：1、提出一種基於隨機遊走圖拉普拉斯的自然圖像平滑先驗模型，首次在理論上揭示了分類這個高階計算機視覺問題和濾波這個低階計算機視覺問題之間的關聯， 可以廣泛套用於多種圖像修復套用中； 2、提出一種新型的基於參數和非參數貝葉斯回歸模型圖像去噪技術，為後續的超解析度和壓縮感知重構等操作提供乾淨的數據；3、提出一種基於變換域-像素域雙域聯合稀疏性表達的JPEG圖像軟解碼技術；取得業界領先的性能。
