数字视觉信息修复及重构的关键技术研究

结题报告

项目介绍

AI项目解读

基本信息

批准号：
61073067
项目类别：
面上项目
资助金额：
32.0万
负责人：
颜波
依托单位：
复旦大学
学科分类：
F0210.计算机图像视频处理与多媒体技术
结题年份：
2013
批准年份：
2010
项目状态：
已结题
起止时间：
2011-01-01 至2013-12-31

项目参与者：
史金龙；周轶昊；吴海山；王妙辉；杨红涛；周杰；
关键词：
数字图像修复帧修复帧重构数字视觉信息

项目摘要

近年来，随着信息技术应用的不断深入，多媒体信息处理技术得到了迅速的发展，数字视觉信息（主要包括数字图像和视频）已成为人们表达思想和交流感情的一种非常重要的工具。如何修复数字图像与视频中的破损区域以及重构视频序列中的帧图像，已成为当今多媒体信息处理领域的一项研究热点，并在各行各业中具有广泛的应用前景。然而，为了满足各项相关应用所需的高质量图像和视频需求，现有的一些算法在不同的环节上还存在一些不足。本项目拟重点研究数字图像和视频的修复及重构关键技术，具体将围绕着数字图像的修复，压缩视频的帧恢复以及非压缩域视频的帧重构三个方面进行展开，旨在建立一套数字图像和视频的修复及重构关键技术体系，显著提高图像与视频的修复及重构质量，有效地为各项相关应用提供高质量的服务，从而极大地支撑相关产业的发展，具有很强的理论研究意义和现实应用价值。

结项摘要

本课题组自从承担项目以来，经过三年的努力，课题工作进展顺利，各项工作已完成，取得了丰硕的科研成果。具体来讲，在数字图像的高效修复领域，提出了一种新的快速图像修复算法，可以显著提高图像修复的速度，增强图像修复的质量。在压缩视频的帧修复领域，提出了基于像素和块的混合修复方法，特别是针对三维视频，提出了充分利用单视点彩色图和深度图之间相关性新的帧修复方法，显著提升了3D视频的抗误差传输质量。在非压缩视频的帧重构领域，提出了一种低复杂度的图像插帧算法，通过引入光流和子像素处理机制，在提供和传统方法大致相当的图像质量条件下，相比传统方法极大地降低了运算复杂度。.这些科研成果陆续得到了国际著名期刊和学术会议的认可。共有15篇相关学术论文发表（或已接受）在国际著名的IEEE Transactions等国际期刊（9篇）和学术会议上（全部标注本基金资助）。在所发表文章中，项目负责人全部为第一作者或通讯作者；9篇被SCI收录，6篇被EI收录，其中包括视频研究领域的国际著名期刊—IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology和IEEE Transactions on Multimedia。.项目负责人担任了视频研究领域国际顶级期刊—IEEE Transactions on CSVT 编委(Associate Editor)、IEEE期刊IEEE Journal on Emerging and Selected topics in Circuits and Systems (JETCAS)的客座编委（Guest Editor）、Frontiers of Computer Science (FCS) 期刊的青年编委(Associate Editor)及多个著名期刊审稿人；现为IEEE高级会员。