《基於視覺先驗建模的壓縮視頻表示與重建方法研究》是依託哈爾濱工業大學，由姜峰擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於視覺先驗建模的壓縮視頻表示與重建方法研究
- 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：姜峰
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
生物體對視覺信息的處理不僅依賴於視覺信息本身的特徵，更依賴於視覺先驗信息，即大腦所歸納與記憶的有關自然圖像的一般性規律：圖像加先驗知識，才產生認知。本課題從視覺通路以及人類視覺特性兩個方面，理解與總結人類視覺系統的機理；並以此為基礎，研究自然圖像和視頻中與視覺感知過程中視覺先驗信息相對應的一般性規律的歸納與學習，以及與其相應的視頻壓縮問題中的關鍵技術。重點研究內容包括：建立並完善與視覺先驗信息相應的自然圖像一般性規律的形式化數學描述-自然圖像先驗建模的理論與方法，研究普適、高效的自然圖像先驗模型學習方法與圖像表示方法；進而針對傳統編碼技術面臨的效率瓶頸問題，研究融合視覺先驗信息的壓縮視頻表示與重建策略及方案，設計視頻編碼過程中有效的視覺信息預測與恢複方法，以及最終結合這些技術如何在較高壓縮率下獲得高質量的重構圖像。力爭突破傳統編碼技術面臨的效率瓶頸，為下一代編碼技術提供方案，奠定基礎。
結題摘要
哈爾濱工業大學姜峰教授領導的課題組，在國家自然科學基金項目“基於視覺先驗建模的壓縮視頻表示與重建方法研究究”（編號：61100096）的資助下，對上述問題進行了深入的研究。項目的執行嚴格依照研究計畫的安排，按分層次，由簡單到複雜的整體思路，即由自然圖像一般性規律的形式化數學描述到融合視覺先驗的視頻編碼，將問題一步一步引向深入。兩條主線著眼點不同，但卻彼此聯繫協作。在理解與總結人類視覺系統機理的基礎上，完成兩個方向的目標：建立並完善視覺先驗信息形式化數學描述——自然圖像先驗建模的理論和方法，研究出普適高效的自然圖像先驗模型學習方法與圖像表示方法；結合視頻編碼框架，提出融合視覺先驗信息的壓縮視頻表示與重建方案，設計出編碼過程中有效的視覺信息預測與恢複方法；最終綜合以上，研究出基於視覺先驗的在較高壓縮率下獲得高質量重構圖像的方法，突破傳統編碼技術面臨的效率瓶頸，為下一代編碼技術提供方案，奠定基礎。與研究計畫相比，成功圓滿地完成了項目的研究計畫。
