Video Coding using a 3-D Motion-Selective Wavelet Transform
Video Coding using a 3-D Motion-Selective Wavelet Transform
批准号:
0431051
负责人:
Ivan Selesnick
金额:
$10.0万
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
项目状态:
已结题
起止时间:
2004-09-01 至 2005-08-31
中文摘要
视频的传输、存储及相关处理是当今社会的重要技术问题。对于个人移动电子产品和互联网应用来说,与视频的高效表示相关的进展越来越重要。视频编码算法通常基于运动补偿预测编码。该项目涉及基于小波理论最新发展的视频表示的原始方法:最近开发的变换旨在克服使用标准可分离实现将小波变换应用于多维数据时降低其性能的基本问题。标准的可分离三维小波变换由于其子带中混合了三维方向而很少用于视频压缩;这种伪影降低了可分离变换的有效性,无法提供有效的视频表示。然而,新的三维小波变换消除了混合伪影,对视频进行了有意义的多尺度分解。在新的变换下,已经被证明在图像压缩和特征提取方面非常有效的多分辨率帧工作更有可能被有效地应用于视频表示。新的变换将不同方向的运动分离到不同的子带中,因此可以在一定程度上从小波系数推断出运动方向。
英文摘要
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.
期刊论文(0)
专著(0)
科研奖励(0)
会议论文
CIF: Small: Bypassing the L1 Norm: Non-Convex Regularization, Convex Optimization, and Sparse Signal Processing
-
批准号:1525398
-
项目类别:Standard Grant
-
资助金额:$31.52万
-
财政年份:2015
-
负责人:Ivan Selesnick
-
依托单位:
CIF: Small: Resonance-Based Signal Analysis: Algorithms and Applications
-
批准号:1018020
-
项目类别:Standard Grant
-
资助金额:$24.55万
-
财政年份:2010
-
负责人:Ivan Selesnick
-
依托单位:
CAREER: Systems for Linear and Nonlinear Signal Analysis - Design via Groebner Bases
-
批准号:9875452
-
项目类别:Standard Grant
-
资助金额:$0.0万
-
财政年份:1999
-
负责人:Ivan Selesnick
-
依托单位:
国内基金
海外基金
登录
查看更多内容
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
-
项目类别:省市级项目
-
资助金额:--
-
批准年份:2023
-
负责人:厉怡
-
依托单位:
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
-
项目类别:面上项目
-
资助金额:52.0万元
-
批准年份:2017
-
负责人:杨琼琼
-
依托单位:
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
-
项目类别:面上项目
-
资助金额:60.0万元
-
批准年份:2015
-
负责人:李斌
-
依托单位:
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
-
项目类别:青年科学基金项目
-
资助金额:23.0万元
-
批准年份:2014
-
负责人:胡昳旸
-
依托单位:
调控家蚕发育非编码RNA(non-coding RNA, ncRNA)的功能解析
-
批准号:31172158
-
项目类别:面上项目
-
资助金额:60.0万元
-
批准年份:2011
-
负责人:阚云超
-
依托单位:
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
-
项目类别:重大研究计划
-
资助金额:25.0万元
-
批准年份:2004
-
负责人:罗辽复
-
依托单位: