[00141788]图像视频的编码理论与计算方法研究

随着大数据信息时代的到来,图像与视频成为了信息存储与传播的主体,并呈现出数据海量性、语义多样性、多维耦合性和动态变化性等新特点。这使得在大规模图像视频数据环境下挖掘有用信息、揭示潜在科学规律、做出精确计算和存储感兴趣内容变得异常困难,迫切需要建立新一代处理理论与方法以实现图像视频数据有用信息高效编码和计算这一核心目标。 本项目在国家自然科学基金等课题的资助下,历经19年,紧密围绕图像视频编码理论和计算方法开展深入研究,取得了一系列开创性研究成果,主要科学发现如下： 1.发现了图像序列运动矢量非均匀分布的自然性质,揭示了运动补偿与相位畸变的内在规律,建立了一种中心偏置搜索模型,提出了新三步搜索算法,解决了传统搜索方法遇到的局部最优的问题,奠定了图像序列运动矢量搜索方法的基础。该算法自发表以来被引用次数在视频运动搜索领域排名第一 （Web of Science）,被同行评价为“最著名的快速搜索方法” （“most famous fast search algorithms”）、“最先进的方法”（“most advanced approaches”）、“著名的方法”（“well- known method”）等。 2.发现了最优二维变换的基函数具有方向性的自然规律,揭示了变换域能量分布和原始信号的主方向之间的关系,建立了方向性二维图像信号的椭圆计算模型,提出了带方向性的二维变换框架,解决了传统的二维变换在方向选择方面的难题,在新一代视频编码国际标准中发挥了重要作用。相关工作被“离散余弦变换之父”、IEEE Fellow、美国德州大学K. R. Rao教授高度评价为“重大突破” （“major breakthrough”）。获2011年度IEEE电路与系统协会CSVT 会刊最佳论文奖（自该期刊1991年创刊以来,发表的近4000篇论文仅23篇获该奖项,国内高校仅两次获得该奖）。 3.发现了面向“基元-结构-对象”的多层次图像语义表示关系,构建了符合视觉感知机理的图像显著计算模型,提出了基于几何和感知测度的媒体对象分割方法,解决了传统方法难以处理的高难复杂结构图像感兴趣目标掩模提取难题。相关工作被同行评价为“代表了目前水平” （“the state-of-the-art work”）、“更加有效” （“more useful in various applications”）等。中国工程院院士高文教授在美国计算机协会顶级刊物ACM Computing Surveys（5年影响因子 7.854）上评价为“目前视频分割的方法可以通过本项目完成人提出的四个步骤实现”。 本项目的研究成果共发表SCI检索论文234篇。其中国际顶级期刊IEEE Transactions 论文119篇。论文被国内外同行SCI他引2344次,单篇最高SCI他引676次。出版英文专著1部。获得国际期刊IEEE T-CSVT 最佳论文奖1项,国际会议最佳论文奖3项,获国际期刊IEEE-TCSVT 最佳副主编奖1次。成果得到了包括中国工程院院士、美国科学院院士、德国科学院院士、澳大利亚技术科学与工程院院士、韩国科学院院士、美国计算机协会人际交互协会院士和50多位IEEE Fellow 等的正面引用和评价。同时,形成了一支在国际上有重要影响力的研究团队：现有国家“”（长期）入选者1人、教育部“新世纪优秀人才”1人、四川省“” 入选者1人、四川省“杰出青年基金培育计划”1人,电子科大校“”学者1人。团队共有教授3人、副教授4人、讲师2人。已通过2013年度四川省青年科技创新团队答辩。 项目经四川省科技厅组织省内外专家进行成果鉴定,一致认为该项目的研究成果创新性强,“达到国际领先水平”。 相关技术成功应用于国家火星探测项目“萤火一号“。