Video Coding using a 3-D Motion-Selective Wavelet Transform

使用 3-D 运动选择性小波变换的视频编码

基本信息

  • 批准号:
    0431051
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 10万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2004
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2004-09-01 至 2005-08-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

The transmission, storage, and related processing of video are important technical problems in today's society. Progress related to the efficient representation of video is of increasing importance for personal mobile electronics and for Internet applications. Video coding algorithms are often based on motion-compensated predictive coding. The project involves an original approach for video representation that is based on recent developments in wavelet theory: recently developed transforms are designedto overcome basic problems that degrade the performance of the wavelet transform when it is applied to multidimensional data using the standard separable implementation. The standard separable 3-D wavelet transform is rarely used for video compression because it mixes 3-D orientations in its subbands; this artifact reduces the effectiveness of the separable transform for providing an efficient representation of video. However, the new 3-D wavelet transform is free of the mixing artifact and gives a meaningful multi-scale decomposition for video. With the new transform, it is more likely that the multiresolution frame work, which has proved very effective for image compression and efficient feature extraction, can also be effectively applied to video representation. The new transform isolates motion in different directions in separate subbands, so the direction of motion can be inferred to some degree from the wavelet coefficients.
视频的传输、存储和相关处理是当今社会的重要技术问题。与视频的有效表示相关的进展对于个人移动的电子设备和因特网应用越来越重要。 视频编码算法通常基于运动补偿预测编码。 该项目涉及到一个原始的视频表示方法,是基于小波理论的最新发展:最近开发的transforms designedto克服基本问题,降低小波变换的性能时,它被应用到多维数据使用标准的可分离的实现。标准的可分离的3-D小波变换很少用于视频压缩,因为它在其子带中混合了3-D方向;这种伪影降低了可分离变换提供视频的有效表示的有效性。然而,新的3-D小波变换是免费的混合伪影,并给出了一个有意义的视频多尺度分解。有了新的变换,它是更有可能的多分辨率框架,这已被证明是非常有效的图像压缩和高效的特征提取,也可以有效地应用于视频表示。新的变换将不同方向上的运动隔离在单独的子带中,因此可以从小波系数在一定程度上推断运动的方向。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

Ivan Selesnick其他文献

4PPM空間分割多重スクリーンによるアップリンク可視光通信の物理層セキュリティ強化
利用4PPM空分复用屏加强上行可见光通信物理层安全
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    京地 清介;小野 峻佑;Ivan Selesnick;川出有紗,中條渉,小林健太郎
  • 通讯作者:
    川出有紗,中條渉,小林健太郎
LiGMEモデルを用いた多層非凸正則化によるグループスパース・低ランク凸最適化信号復元
使用 LiGME 模型使用多层非凸正则化进行组稀疏/低秩凸优化信号恢复
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    勝間朱里;京地清介;小野峻佑;Ivan Selesnick
  • 通讯作者:
    Ivan Selesnick
Nonconvex Sparse Regularization and Convex Optimization for Bearing Fault Diagnosis
轴承故障诊断的非凸稀疏正则化和凸优化
  • DOI:
    10.1109/tie.2018.2793271
  • 发表时间:
    2018-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    7.7
  • 作者:
    Shibin Wang;Ivan Selesnick;Gaigai Cai;Yining Feng;Xin Sui;Xuefeng Chen
  • 通讯作者:
    Xuefeng Chen
全二重無線通信における空間ダイバーシティを用いたミリ波帯でのチャネル容量特性に関する検討
全双工无线通信中利用空间分集的毫米波频段信道容量特性研究
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    勝間朱里;京地清介;小野峻佑;Ivan Selesnick;竹村暢康
  • 通讯作者:
    竹村暢康
トルク応答を指定するシンクロナスリラクタンスモータのトルク制御
指定扭矩响应的同步磁阻电机的扭矩控制
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    勝間朱里;京地清介;小野峻佑;Ivan Selesnick;竹村暢康;萩永裕太,長谷川勝,冨田睦雄
  • 通讯作者:
    萩永裕太,長谷川勝,冨田睦雄

Ivan Selesnick的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('Ivan Selesnick', 18)}}的其他基金

CIF: Small: Bypassing the L1 Norm: Non-Convex Regularization, Convex Optimization, and Sparse Signal Processing
CIF:小:绕过 L1 范数:非凸正则化、凸优化和稀疏信号处理
  • 批准号:
    1525398
  • 财政年份:
    2015
  • 资助金额:
    $ 10万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CIF: Small: Resonance-Based Signal Analysis: Algorithms and Applications
CIF:小型:基于共振的信号分析:算法和应用
  • 批准号:
    1018020
  • 财政年份:
    2010
  • 资助金额:
    $ 10万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CAREER: Systems for Linear and Nonlinear Signal Analysis - Design via Groebner Bases
职业:线性和非线性信号分析系统 - 通过 Groebner Bases 进行设计
  • 批准号:
    9875452
  • 财政年份:
    1999
  • 资助金额:
    $ 10万
  • 项目类别:
    Standard Grant

相似国自然基金

long non-coding RNA(lncRNA)-activatedby TGF-β(lncRNA-ATB)通过成纤维细胞影响糖尿病创面愈合的机制研究
  • 批准号:
    LQ23H150003
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    0.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
Non-coding RNA在RAS抑制剂治疗IgA肾病疗效差异中的作用及机制研究
  • 批准号:
    81770709
  • 批准年份:
    2017
  • 资助金额:
    52.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
水稻细菌性褐条病菌致病相关non-coding RNAs的鉴定、功能及调控机制研究
  • 批准号:
    31571971
  • 批准年份:
    2015
  • 资助金额:
    60.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
Long non-coding RNA MEG3分子对胶质瘤干细胞调控作用的研究
  • 批准号:
    81402438
  • 批准年份:
    2014
  • 资助金额:
    23.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
调控家蚕发育非编码RNA(non-coding RNA, ncRNA)的功能解析
  • 批准号:
    31172158
  • 批准年份:
    2011
  • 资助金额:
    60.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
保守非基因序列(CNGs),非编码RNA序列(Non-coding RNAs)和内含子(Introns)的信息论研究和功能预测
  • 批准号:
    90403010
  • 批准年份:
    2004
  • 资助金额:
    25.0 万元
  • 项目类别:
    重大研究计划

相似海外基金

A Study on Implementation Method of Highly Efficient Motion Compensation Prediction Scheme Using DNN in Video Coding
视频编码中DNN高效运动补偿预测方案的实现方法研究
  • 批准号:
    23K03843
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 10万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Distributed video coding and deep learning using convolutional sparse dictionary generated with large scale datasets
使用大规模数据集生成的卷积稀疏字典进行分布式视频编码和深度学习
  • 批准号:
    23K11159
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 10万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Real-time video coding technology using the latest coding VVC/H.266 and its applications
采用最新编码VVC/H.266的实时视频编码技术及其应用
  • 批准号:
    22H03571
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 10万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Next generation video coding algorithm using machine learning and its hardware implementation
基于机器学习的下一代视频编码算法及其硬件实现
  • 批准号:
    19K24347
  • 财政年份:
    2019
  • 资助金额:
    $ 10万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
High-performance video integrated coding using high-order variable lifting structure
采用高阶变量提升结构的高性能视频集成编码
  • 批准号:
    16K18100
  • 财政年份:
    2016
  • 资助金额:
    $ 10万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
Efficient Video Coding by Motion Compensated Prediction Using Pixel-wise Motion Estimation
使用逐像素运动估计进行运动补偿预测的高效视频编码
  • 批准号:
    16K00250
  • 财政年份:
    2016
  • 资助金额:
    $ 10万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Lossy-to-lossless video coding using multidimensional adaptive transforms for cloud generation
使用多维自适应变换进行有损到无损视频编码以进行云生成
  • 批准号:
    25820152
  • 财政年份:
    2013
  • 资助金额:
    $ 10万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
Multiview video coding using cuboid data compression
使用长方体数据压缩的多视图视频编码
  • 批准号:
    DP130103670
  • 财政年份:
    2013
  • 资助金额:
    $ 10万
  • 项目类别:
    Discovery Projects
COMPPACT: Compression of Video using Perceptually Optimised Parametric Coding Techniques
COMPPACT:使用感知优化参数编码技术压缩视频
  • 批准号:
    EP/J019291/1
  • 财政年份:
    2012
  • 资助金额:
    $ 10万
  • 项目类别:
    Research Grant
Image/video coding using content-aware resizing
使用内容感知调整大小的图像/视频编码
  • 批准号:
    24760288
  • 财政年份:
    2012
  • 资助金额:
    $ 10万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了