基于对象的多目视频分形压缩编码研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60675018
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    26.0万
  • 负责人：
    祝世平
  • 依托单位：
    北京航空航天大学
  • 学科分类：
    F0604.机器感知与机器视觉
  • 结题年份：
    2009
  • 批准年份：
    2006
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2007-01-01 至2009-12-31

项目摘要

项目在已有的研究基础既已提出的一种新的基于对象的双目视频分形压缩编码算法，右目视频应用循环预测映射和非收敛桢间映射进行编码，左右目之间利用基于四叉树的双目视差估计来压缩双目视频之间的冗余信息基础之上，将进行进一步的研究。首先研究一种新的快速运动估计算法以提高分形压缩编码速度，采取基于运动内容动态范围的智能多模板和非规则模板自适应选择的运动估计快速搜索算法；其次将研究新的图像和视频分割平面即α平面的分割算法，采取基于四叉数图像块的起始桢有监督空间分割和后续桢无监督时间分割相结合的图像和视频分割算法；第三提出一种新的基于对象的多目视频分形压缩算法；最后研究如何利用人眼的双目视觉不均匀性与视觉主观感受之间的关系，在保证三维视觉质量即信噪比的前提下，进一步提高压缩比以更好地提高双目和多目视频压缩效率，提高其传输效能。本项目将为下一代基于对象的三维视频通信提供一种新的高效的低比特率下的压缩编码方案。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（6）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（10）
专利数量（3）
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
A New Object-Based System for Fractal Video Sequences Compression
一种新的基于对象的分形视频序列压缩系统
  • DOI：
    10.4304/jmm.2.3.17-25
  • 发表时间：
    2007-01
  • 期刊：
    Journal of Multimedia
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Shiping Zhu;Kamel Belloulata
  • 通讯作者：
    Kamel Belloulata
一种基于逐点阈值分割的图像边缘检测方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    光电子.激光
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    夏曦;祝世平;张庆荣
  • 通讯作者：
    张庆荣
一种基于定时段区域补偿的视频对象分割算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    光电子.激光
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    祝世平;林云宇;张庆荣
  • 通讯作者：
    张庆荣
基于EM的红外扩展目标鲁棒自动跟踪方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    红外与激光工程
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王睿;陈旭情;王原野;王林;祝世平
  • 通讯作者：
    祝世平

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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：
    光学 精密工程
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    祝世平;陈菊嫱
  • 通讯作者：
    陈菊嫱
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
基于分形的深度图序列编码算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    光电子-激光
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    祝世平;赵冬玉
  • 通讯作者：
    赵冬玉
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
A novel fractal monocular and stereo video codec with object-based functionality
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

其他文献

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祝世平的其他基金

新一代高效的三维自由多视点高清视频编解码系统研究
  • 批准号：
    61375025
  • 批准年份：
    2013
  • 资助金额：
    79.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
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
  • 批准号：
    61075011
  • 批准年份：
    2010
  • 资助金额：
    32.0 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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