本文關(guān)鍵詞：面向云媒體的圖像處理研究

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【摘要】：近年來(lái),多媒體應(yīng)用與社交網(wǎng)絡(luò)快速發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)上的多媒體數(shù)據(jù)呈指數(shù)級(jí)爆炸式增長(zhǎng)。海量的數(shù)據(jù)給多媒體圖像處理及計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域帶來(lái)了新的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。如何有效地組織利用云媒體中的數(shù)據(jù)來(lái)驅(qū)動(dòng)圖像的各種高性能處理與應(yīng)用已成為學(xué)術(shù)界的一個(gè)研究熱點(diǎn)。為了挖掘云媒體中大規(guī)模圖像庫(kù)對(duì)底層圖像處理問(wèn)題的潛在助益,本文以云環(huán)境下圖像相關(guān)性探索為切入點(diǎn),提出融合全局幾何對(duì)齊與局部圖像塊配準(zhǔn)的相關(guān)性建�？蚣�,給出處理圖像包含噪聲以及欠采樣率等降質(zhì)因素情況下云媒體相關(guān)內(nèi)容匹配方案。在該框架下,探索圖像壓縮、超分辨率、去噪等一系列經(jīng)典圖像處理問(wèn)題,在性能上獲得顯著提升,為云媒體時(shí)代的視覺(jué)計(jì)算提供新思路與新途徑。本文的工作成果和創(chuàng)新點(diǎn)如下:1.提出面向云媒體的圖像編碼新框架。摒棄傳統(tǒng)逐像素壓縮框架,將圖像描述為高倍下采樣得到的縮略圖像及局部特征描述子。在編碼端壓縮高維特征向量時(shí),通過(guò)利用其與縮略圖像的相關(guān)性,設(shè)計(jì)基于特征預(yù)測(cè)的編碼模式,極大提升壓縮性能。在解碼端利用基于局部特征的圖像檢索、圖像區(qū)域匹配及區(qū)域拼接技術(shù),實(shí)現(xiàn)高分辨率圖像的即時(shí)重構(gòu)。實(shí)驗(yàn)表明,所提方案在千倍壓縮比率下依然能夠重建高視覺(jué)質(zhì)量圖像。2.提出面向云媒體的圖像超分辨率方法。在云媒體環(huán)境圖像相關(guān)性建�？蚣芟�,對(duì)低分辨率圖像從云媒體中自動(dòng)獲取與其高度相關(guān)的高分辨率圖像集。設(shè)計(jì)高層次幾何校正與低層次非局部圖像塊匹配相結(jié)合的塊匹配方法,提出根據(jù)圖像幾何校正的精度自適應(yīng)改變塊大小。實(shí)驗(yàn)表明,所提方案優(yōu)于目前最好的四種超分辨率方法。3.提出面向云媒體的圖像去噪新方法。提出基于圖割的塊匹配方法以解決圖像受噪帶來(lái)的配準(zhǔn)困難,設(shè)計(jì)面向圖內(nèi)相關(guān)性以及圖外相關(guān)性的兩級(jí)混合濾波方案,以第一級(jí)濾波結(jié)果為基礎(chǔ),從圖像校正、圖像塊匹配、濾波參數(shù)估計(jì)三個(gè)方面提升第二級(jí)濾波器的去噪效果。實(shí)驗(yàn)表明,所提方案與目前最好的去噪方案BM3D相比獲得2 d B增益。
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1275920