中文摘要：

在视频、遥感图像处理与传输的理论和关键技术方面开展了创新性的研究。提出了场效应处理、数字稳像和天候自适应增强等系统化的视频质量提高处理算法；丰富和发展了图像内容的层次化表示，构造了目标的轮廓和显著颜色提取新算子。突破了图像像素级处理和中低层特征分析的局限，提出了基于场景区域感知的运动对象检测和基于状态感知的目标跟踪，实现了复杂场景下运动对象的正确检测和跟踪。在多源遥感图像的特征级融合方面，提出了层次性与整体性结合的目标识别框架，实现了目标的组成分析。提出了复杂网络环境下带宽自适应的多码率视频流传输方法，解决了多个用户以不同带宽实时观看同一前端视频的难题。紧密围绕国家安全需要，研制了多个型号的系列化装备系统，推动了我军边海防视频侦察监视传输系统、无人机机载视频实时编码传输系统的建设，提高了边海防、无人机和卫星侦察监视图像的判读和识别能力。

结论摘要：

视频内容分析和星上遥感图像实时处理已成为多媒体领域的重要研究内容，本项目围绕原定研究内容开展工作，主要取得了如下三个方面的研究成果 1. 提出了基于场景感知的运动对象检测方法。针对现有方法难以准确检测小目标的问题，本项目综合图像对比度、特征尺度和空间分布提取特征，利用位置和尺度约束提纯匹配点对，根据像素点的时空变化规律感知场景类型，并基于场景类型和像素值梯度计算各个区域的检测阈值，实现了复杂场景中运动目标的准确标检测。 2. 提出了星上可见光图像海洋舰船快速检测方法。利用海洋、陆地、厚云的可见光反射率存在较大差异的特性，设计了“三峰”舰船潜在区域分析模型，利用海面自相似性高及不同类型海况特征存在差异等特性，提出了海况与分辨率自适应的舰船检测方法，实现了海洋舰船目标的星上快速准确检测。 3. 提出了光学遥感图像的纹理与色彩高保真融合。采用多光谱/高光谱波段虚拟低分辨率可见光图像，提出了基于光谱波段自适应加权的低分辨率可见光图像合成方法，设计了基于比值变换的高保真融合模型，实现了光学遥感图像的纹理与色彩高保真融合。项目实施过程中，在IEEE Transactions等国际期刊和重要国际会议上录用和发表SCI论文26篇、EI论文25篇，申请发明专利28项（授权11项），培养研究生30名。相关技术成果已应用于我军无人机和边海防监视视频的分析、卫星系统的星上和地面情报处理，获军队科技进步二等奖和国防科学技术进步奖三等奖各1项。