《壓縮感知的多媒體編碼理論與方法研究》是依託北京工業大學，由尹寶才擔任項目負責人的重點項目。
基本介紹
- 中文名：壓縮感知的多媒體編碼理論與方法研究
- 項目類別：重點項目
- 項目負責人：尹寶才
- 依託單位：北京工業大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
現有圖像視頻編碼方法只能以大量增加的編解碼複雜度帶來少許的壓縮比提升。因此，如何突破現有的編碼框架，滿足日益增長的圖像視頻數據存儲和傳輸的需求已成為迫在眉睫的難題。基於壓縮感知的圖像視頻編碼方法因其具有協同採樣編碼、囑姜阿多空間稀疏表示和靈活解碼等諸多優勢為高效的圖像視頻壓縮開闢了一條新途徑。.本項目擬從探索新的圖像視頻編碼框架入手去抹兆背，在香農的率失真編碼理論和信號稀疏表示理論的指導下，探索壓縮感知的圖像視頻編碼壓縮機理，研究基於壓縮感知的編解碼解催喇和決求兆棕紙方案。在壓縮感知理論方面，研究有限字元集約束下無失真臨界性能和壓縮感知編碼的率失真；任意方向非對稱變換基理論框架和多空間稀疏表示方法。在壓縮感知編碼方面，探索觀測矩陣設計方案和採樣編碼一體化的觀測方法，研究觀測數據量化方法。在壓縮感知解碼方面，研究稀疏化空間的構造方法，建立魯棒的壓縮感知重建模型。構建高效、低編碼複雜度和靈活魯棒的新編解碼方案。
結題摘要
高效的多媒體數據壓縮編碼成為以數位化存儲和傳輸為核心的多媒體套用中亟待解決的基礎科學問題之一。在現有混合編碼方法中，大量增加的編解碼複雜度只能帶來少許的壓縮比提升。與現有編碼方法相比，壓縮感知編碼方法的優勢主要體現在：採樣編碼一體化減少了獲取和編碼的代價；隨機投影操作降低了編碼複雜度；稀疏表示的多樣性和最佳化重建的靈活性使解碼具有高效和魯棒的特性。該編碼方法為多媒體信號的壓縮開闢了一條嶄新的途徑。我們的工作包括如下四個方面： 1. 在壓縮感知的信息理論方面，進行了有限字元集無失真的臨界分析和壓縮感知的率失真分析。在壓縮感知的信號處理理論方面，提出了具有任意頻譜劃分的非均勻方向濾波器組和基於非局部相關性信號依賴的變換。上述理論研究為實現高效的圖像視頻編碼方案提供了理論捆茅墊支持。 2. 在信號觀測方法方面，提出了基於運動隨機曝光的低速觀測、基於重構機率約束的最優伯努利觀測。針對觀測數據的同等重要性，提出了觀測數據的漸進式量化方法。上述觀測方法提高了編碼端提取有效信息的能力。 3. 在信號的稀疏表示方面，針對圖像稀疏域選擇的難題，提出了基於自適應稀疏域選擇的稀疏表示方法；針對圖像視頻信號的多維特性,提出了保持結構特性的多維稀疏表示方法；針對現有稀疏模型難以挖掘結構相關性的難題，提出了基於結構聚類的圖像稀疏表示、基於非局部中心化稀疏模型以及基於結構—講乘拘紋理冗餘基的稀疏表示等多種方法，有效提升了圖像視頻的稀疏表示性能。 4. 在壓縮感知重建及最佳化求解方面，提出了基於低秩逼近模型的重建算法、基於自回歸模型的圖像重建方法、基於均衡化量化噪聲模型的重建算法以及基於分組稀疏模型的重建算法，有效提升了圖像棵奔視頻的壓縮感知重建質量。此外，提出了基於Proximal、Splitting和Primal Dual等求解算法，有效提升了最佳化重建算法的速度。
