[00390771]结合视觉特性的图像视频编码

该项目研究属于信息技术领域，图像处理学科。近年来，可视媒体通信业务的蓬勃发展给图像视频编码带来了新的机遇和挑战。然而，传统的图像视频编码并未充分考虑接收者的视觉特性；此外，也无法适应现代传输网络涌现出的诸多问题，如日益严重的网络拥塞、网络异构性及移动多媒体终端运算能力不足等。为此，该项目结合人类视觉特性，针对图像视频编码的高效性、可靠性和低复杂性等展开研究。在国内率先提出第四代人机交互和内容理解的概念框架，构建视觉信息的获取、理解、压缩传输、重建及显示的交互模型。在视觉特性分析方面，主要研究视觉的频率灵敏度、掩盖效应、视觉与分形描述的内在联系、感兴趣目标提取等问题。上述成果为图像视频编码中视觉特性的有效利用提供了理论基础。在高效压缩方面，首次将分形编码从空间域引入频率域，并利用视觉的掩盖效应，有效去除图像块之间的视觉冗余，率失真性能显著提高；首次提出任意形状区域分割的分形编解码方案，更加彻底利用图像本身的自相似性；为提高多描述图像编码(MDC)的压缩性能，利用视觉对不同频带的敏感性，优化设计格型矢量量化(LVQ)编码参数。利用MDC提高传输的可靠性，提出基于多样性的2步骤MDC方案，通过边路和中心路的性能调节以适应不同的网络传输条件，与国际上同类方法相比，鲁棒性和压缩性具有明显优势；首次引入信息隐藏技术，为MDC提供了崭新的研究思路，在不增加单路描述数据量的前提下，将另一路描述的粗信息隐藏到该路信息中，提高了编码的鲁棒性。通过分布式编码(DVC)实现了低复杂度的视频压缩。在保证低运算量的前提下，利用LVQ、LQRHash残差及解码端运动补偿等技术提高了压缩性能；结合MDC，提高了DVC的抗干扰能力；基于SPIHT，实现质量的可伸缩性；并构建基于DVC的手机视频通信演示系统。此项目中，共发表包括IEEETrans.onCSVT.等在内的学术论文150篇。其中，被SCI收录69篇，被WebofSci.引用351次，其中他引293次；被中国引文数据库引用527次，其中他引510次；被国内外专著引用3次。申请发明专利4项，获授权3项；所完成的国家自然科学基金课题，经基金委评估为优秀。