雲環境下結合視覺特徵的圖像視頻集編碼與傳輸

《雲環境下結合視覺特徵的圖像視頻集編碼與傳輸》是依託北京交通大學，由白慧慧擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：雲環境下結合視覺特徵的圖像視頻集編碼與傳輸
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：白慧慧
• 依託單位：北京交通大學

項目摘要

與傳統的圖像視頻數據不同，雲環境下的海量圖像視頻數據除了具有個體內部的空間、時間等相關性外，數據彼此間也具有複雜的相關性。如何有效利用這種數據集的相關性以消除全局冗餘，將為海量圖像視頻的高效壓縮提供有效的途徑。由於人類視覺系統的信息處理能力遠遠超過目前的視頻處理系統，因此，本項目結合視覺特徵，從圖像視頻集的視覺相關性的理論研究出發，探索適應雲環境的圖像視頻集的編碼與傳輸方法。研究成果可以廣泛套用到數字媒體、網路視頻、雲存儲、視頻監控等各個領域，推動我國圖像視頻大數據技術的發展，為我國在雲時代視頻媒體綜合服務相關標準的制定提供核心算法和技術支持。

結題摘要

本項目圍繞視覺特性對圖像處理，尤其是立體視頻的深度圖的相關問題展開研究，具體包括：結構保持的圖像平滑去噪方法、壓縮深度圖的濾波方法、深度圖的上採樣方法、基於特徵的三維視點渲染等。此外，進一步結合機器學習的方法，通過訓練大規模圖像視頻集，來提高圖像處理及標準視頻編碼的性能。具體包括：基於殘差字典學習的深度圖超解析度研究、基於卷積神經網的深度圖處理、基於決策樹的HEVC快速編碼算法等。基於上述相關研究內容，項目組總計發表論文11篇，其中SCI期刊論文6篇，在本領域重要國際學術會議ICME、ICIP等上發表論文5篇。在項目執行期間，獲得1項國家發明專利授權。培養博士研究生3人，碩士研究生8人，其中，獲國家獎學金2人，獲北京交通大學優秀學位論文1人。本項目的研究成果可以廣泛套用於視頻通信、視頻監控、視頻點播、視頻會議等領域，對於探索結合視覺特性及機器學習研究新的視頻編碼技術具有重要的理論意義和實用價值。本項目的研究也將進一步推動我國視頻技術的發展，為視頻媒體服務相關標準的制定提供核心算法。