新一代高效的三维自由多视点高清视频编解码系统研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61375025
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    79.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0604.机器感知与机器视觉
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2017-12-31

项目摘要

The research on 3D free multi-views HD video coding is in the initial stage, and it has a great potential and significance. The main goal of the new generation High Efficiency Video Coding (HEVC) standard is to significantly improve the compression performance with two times relative to the current H.264 standard for equal perceptual visual quality, however it brings huge implementation complexity and long coding time delay. HEVC needs to be revised and optimized to obtain better decoding quality, compression ratio and less coding time delay. This project will break through the conventional concept of the independent key technologies' optimization design in the HD video coding system, and will combine the ideas of fractal, human visual perception characteristics and parallel processing. Based on our ongoing research work, the following subjects will be researched: The new generation of high efficiency 3D multi-views HD videos coding system; The novel high precision stereo matching algorithm and to acquire the high quality depth maps; The novel depth map coding method; The novel real time and high efficiency free multi-views virtual view rendering method, and to solve the problems of occlusion, resampling and hole-filling in DIBR technology, meanwhile, improving the speed of virtual view rendering. The project will apply and obtain a series of invention patents on the major key techniques, and the proposed 3D free multi-views HD video coding system will have better quality of decoding images and virtual rendering views, higher coding efficiency, and real time performance than the state-of-the-art methods.
目前三维自由多视点高清视频的研究处于起步阶段,有巨大的潜力和意义。新一代高效视频编码标准HEVC对高清视频的压缩效率将为H.264的2倍,但同时带来巨大的编码复杂度和时延,HEVC编解码系统需要进一步改进和优化,以实现更优的解码质量、压缩比和更少的编解码时延。项目将突破高清视频压缩系统中关键技术独立优化设计的思路,结合分形与人眼感知特性及并行处理思想,基于申请者前期工作基础,项目将研究:基于分形和HEVC的新一代高效的三维自由多视点高清视频编解码系统;新的高精度立体匹配算法并获得高质量的深度图;新的深度图压缩编码方法;新的实时高效的自由多视点虚拟绘制方法,以期彻底解决DIBR技术中的重叠、重采样和空洞问题,并提高虚拟绘制的速度。项目将在主要关键技术上取得自主知识产权,所提出的三维自由多视点高清视频编解码系统将在解码质量以及虚拟视点绘制质量、压缩效率、实时性等主要性能指标上赶超国际先进水平。

结项摘要

本项目开展了新一代高效的三维自由多视点高清视频编解码系统研究,项目按计划完成了各项既定研究任务,研究目标完成情况主要包括:.1、项目开展了基于分形的三维自由多视点高清视频压缩技术的研究:项目将现有的单目分形视频压缩系统进行了优化,使其适应高清视频的压缩。然后将其改进技术扩展到三维自由多视点高清视频压缩系统中,并针对深度图的特殊特征,研究了深度图序列编码算法,从整体上提高了三维自由多视点高清视频分形编码系统的性能。实验结果表明:与国际视频编码标准HEVC参考软件HM13.0相比,项目所提算法在高码率情况下编码时间平均节省10.17%,低码率情况下编码时间平均节省24.12%,PSNR最多提高0.07dB,编码码率最多减少1.23%;与多视点视频编码标准的参考软件JMVC8.5相比,编码码率平均降低67.90%,峰值信噪比平均提高9.15dB,编码时间平均减少23.35%。.2、项目开展了基于决策树分类和分形的高清视频压缩系统的研究,实验结果表明:项目设计实现的基于决策树分类和三步搜索算法的帧内预测算法与HM15.0编码器相比,编码码率平均提高1.19%,峰值信噪比平均降低0.058dB,编码时间平均减少37.87%;基于分形编码的帧间预测算法与HM15.0编码器相比,编码码率平均提高7.86%,峰值信噪比平均降低0.164dB,编码时间平均减22.37%。.3、项目开展了利用立体匹配获取深度信息的研究,提出了一种新的局部立体匹配算法。采用Middlebury3.0平台测试,加权误匹配率为3.49%,排名为14/54。并对失真图像和实际拍摄图像进行匹配,均可以得到较好的匹配效果。.4、项目开展了基于DIBR方法绘制虚拟视点的研究,设计了一种新的DIBR方法,能够有效改善绘制图像的空洞和伪影问题。实验结果表明:绘制得到的虚拟视点图像质量高于标准VSRS等现有算法,PSNR平均提高0.5-2.37dB,SSIM平均提高0.01-0.02。主观视觉效果能够满足实际应用需求。同时对真实场景进行虚拟视点绘制,绘制出的虚拟视点真实可靠。.项目在研期间发表SCI检索论文20篇(其中Q1和Q2区检索论文10篇),EI检索期刊论文5篇,EI和CPCI-S检索会议论文10篇,获得授权中国发明专利30项(其中已转让专利权7项),建立共享“基于高清无损视频的视觉注意力数据库”一项。

项目成果

期刊论文数量(26)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(13)
专利数量(33)
An automatic region-based video sequence codec based on fractal compression
一种基于分形压缩的自动区域视频序列编解码器
  • DOI:
    10.1016/j.aeue.2014.03.003
  • 发表时间:
    2014-08
  • 期刊:
    AEU-International Journal of Electronics and Communications
  • 影响因子:
    3.2
  • 作者:
    Shiping Zhu;Liyun Li;Juqiang Chen;Kamel Belloulata
  • 通讯作者:
    Kamel Belloulata
基于改进Census变换和动态规划的立体匹配算法
  • DOI:
    10.3788/aos201636.0415001
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    光学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    祝世平;闫利那;李政
  • 通讯作者:
    李政
Fractal Lossy Hyperspectral Image Coding Algorithm Based on Prediction
基于预测的分形有损高光谱图像编码算法
  • DOI:
    10.1109/access.2017.2755681
  • 发表时间:
    2017-09
  • 期刊:
    IEEE Access
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Shiping Zhu;Xianzi Zong
  • 通讯作者:
    Xianzi Zong
A novel edge preserving active contour model using guide filter and harmonic surface function for infrared image segmentation
一种使用引导滤波器和谐波表面函数进行红外图像分割的新型边缘保持活动轮廓模型
  • DOI:
    10.1109/access.2017.2779278
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    IEEE Access
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Shiping Zhu;Xiaoyan Bu;Qin Zhou
  • 通讯作者:
    Qin Zhou
基于改进梯度和自适应窗口的立体匹配算法
  • DOI:
    10.3788/aos201535.0110003
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    光学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    祝世平;李政
  • 通讯作者:
    李政

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其他文献

基于预搜索的高效双目分形视频编码
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    祝世平;陈菊嫱
  • 通讯作者:
    陈菊嫱
一种十字交叉六边形块运动的估计搜索
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    光学 精密工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    申晓东;祝世平
  • 通讯作者:
    祝世平
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一种具有基于对象功能的新型分形单目和立体视频编解码器
  • DOI:
    10.1186/1687-6180-2012-227
  • 发表时间:
    2012-10
  • 期刊:
    EURASIP Journal on Advances in Signal Processing
  • 影响因子:
    1.9
  • 作者:
    祝世平;李丽芸;王再阔
  • 通讯作者:
    王再阔
基于Snake活动轮廓模型的视频跟踪分割方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    光电子 激光
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    祝世平;郭智超;高洁;马丽
  • 通讯作者:
    马丽
基于变化检测和改进的GVF Snake模型的运动目标轮廓提取
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    光电子 激光
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    祝世平;高洁
  • 通讯作者:
    高洁

其他文献

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祝世平的其他基金

基于对象的交互式三维视频系统压缩编码与虚拟视点绘制若干关键技术研究
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    2010
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  • 项目类别:
    面上项目
基于对象的多目视频分形压缩编码研究
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  • 批准年份:
    2006
  • 资助金额:
    26.0 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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