面向FTV视点绘制的多视点视频与深度联合编码研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60902096
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    22.0万
  • 负责人：
    邵枫
  • 依托单位：
    宁波大学
  • 学科分类：
    F0116.图像信息处理
  • 结题年份：
    2012
  • 批准年份：
    2009
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2010-01-01 至2012-12-31

项目摘要

自由视点电视（FTV）是一种新型的具有立体感和视点交互操作功能的视频系统，能够让用户从不同的视角欣赏场景，体验到身临其境的视觉体验，被认为是下一代电视系统的发展方向。多视点视频与深度的场景表示方式，会产生庞大的数据量及较高的编码复杂度，对FTV的编码技术提出了巨大的挑战。本项目研究解决两个基本的科学问题：一是如何建立深度与彩色视频的联合机理来进行联合编码方案的设计；二是深度编码失真对虚拟视点图像绘制的影响机理及联合编码的码率分配问题。主要研究内容为：分析深度与彩色视频之间的特征及联合机理，为联合编码提供理论依据；建立联合预测机制来进行联合编码方案的设计；研究深度编码失真对虚拟视点图像绘制的影响机理，建立联合率失真模型来解决联合编码的码率分配问题；对绘制图像进行质量评价，进一步修正联合编码方案。本项目的工作将为FTV系统的研究提供理论和方法，对未来FTV接收机的研发提供关键技术。

结项摘要

自由视点电视（FTV）是一种新型的具有立体感和视点交互操作功能的视频系统，能够让用户从不同的视角欣赏场景，体验到身临其境的视觉体验，被认为是下一代电视系统的发展方向。多视点视频与深度的场景表示方式，会产生庞大的数据量及较高的编码复杂度，对FTV的编码技术提出了巨大的挑战。本项目研究解决两个基本的科学问题：一是如何建立深度与彩色视频的联合机理来进行联合编码方案的设计；二是深度编码失真对虚拟视点图像绘制的影响机理及联合编码的码率分配问题。本项目主要研究内容包括：考虑到联合编码是求取最优视点绘制的问题，建立对彩色视频和深度视频进行编码的率失真模型，并采用率失真模型来特征化码率与视点合成失真的关系，以实现较高的绘制性能和码率控制性能；通过对立体视频掩蔽效应的定性和定量分析，得到双目最小可察觉阈值并考虑色度信息损失不会对感知质量产生影响，为主视点视频分配较多码率以保证立体视频的主观质量，而为辅助视点分配相对较少的码率以提高压缩效率，由此改变传统主辅视点一致的对称编码方法，实现主辅视点间的非对称编码，进一步提高编码和绘制性能；并就影响编码性能的颜色校正和质量评价问题进行深入研究，提出基于时空变化模型的多视点视频颜色校正方法，以提高编码和绘制性能，并提出基于感知的立体图像质量评价方法，来进一步指导联合编码方案的设计，以获得整体性能最优的FTV/3DV系统设计。本项目组在IEEE Transactions on Image Processing, IEEE Transactions on Multimedia等重要学术期刊及ICME等国际会议上录用及发表了30篇学术论文（SCI/EI收录分别为10/28篇次）、获得授权发明专利4项，并另申请发明专利17项、提交国际标准提案1项。项目负责人邵枫入选为“浙江省新世纪151人才工程第三层次”。鉴于本项目的突出成果继续获国家自然科学基金青年科学基金-面上项目连续资助。

项目成果

期刊论文数量（22）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（8）
专利数量（1）
Colour correction pre-processing and chrominance reconstruction post-processing for multi-view video coding
多视点视频编码的色彩校正预处理和色度重建后处理
  • DOI：
    10.1049/iet-ipr.2011.0141
  • 发表时间：
    2012-03
  • 期刊：
    IET Image Processing
  • 影响因子：
    2.3
  • 作者：
    邵枫;郁梅;蒋刚毅;陈恳;彭宗举
  • 通讯作者：
    彭宗举
Rendering-oriented multiview video coding based on chrominance information reconstruction
基于色度信息重构的面向渲染的多视点视频编码
  • DOI：
    10.1117/1.3421643
  • 发表时间：
    2010-05
  • 期刊：
    Optical Engineering
  • 影响因子：
    1.3
  • 作者：
    Shao, Feng;Zhang, Zhaoyang;Jiang, Gangyi;Yu, Mei
  • 通讯作者：
    Yu, Mei
Depth map compression and depth-aided view rendering for a three-dimensional video system
三维视频系统的深度图压缩和深度辅助视图渲染
  • DOI：
    10.1049/iet-spr.2011.0062
  • 发表时间：
    2012-07
  • 期刊：
    IET Signal Processing
  • 影响因子：
    1.7
  • 作者：
    F.Shao;M.Yu;G.Jiang;F.Li;Z.Peng
  • 通讯作者：
    Z.Peng
基于视觉感知和零水印的部分参考立体图像质量评价模型
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    电子与信息学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    周武杰;郁梅;蒋刚毅;彭宗举;邵枫
  • 通讯作者：
    邵枫
基于区域划分的立体视频整帧丢失错误隐藏新算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    光电子.激光
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    孙越;蒋刚毅;邵枫;郁梅;彭宗举;李福翠
  • 通讯作者：
    李福翠

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其他文献

面向自由视点视频系统的深度视频传输方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    计算机辅助设计与图形学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    郁梅;蒋刚毅;邵枫;陈芬
  • 通讯作者：
    陈芬
基于双目视觉特性的立体视频编码码率控制算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    光学精密工程
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    邵枫;王晓东;李福翠;Yo-Sung Ho
  • 通讯作者：
    Yo-Sung Ho
基于结构相似度的自适应图像质量评价
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    光电子-激光
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    郁梅;邵枫;彭宗举;Yo-Sung Ho
  • 通讯作者：
    Yo-Sung Ho
基于稀疏表示的立体图像客观质量评价方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    光电子-激光
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李柯蒙;邵枫;蒋刚毅;郁梅
  • 通讯作者：
    郁梅
利用多核增强学习的立体图像舒适度评价模型
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    中国图象图形学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张竹青;邵枫;蒋刚毅
  • 通讯作者：
    蒋刚毅

其他文献

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邵枫的其他基金

面向用户视觉体验的立体全景视频质量评价及增强方法研究
  • 批准号：
  • 批准年份：
    2020
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    54 万元
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    面上项目
结合视觉质量及视觉舒适度的三维视频质量评价方法研究
  • 批准号：
    61271021
  • 批准年份：
    2012
  • 资助金额：
    80.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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