高清智能视频监控是未来安防领域的重要发展方向,其低复杂度编码与高清晰度重建是有待解决的热点问题。监控前端的计算资源受到严格限制,往往采用对原编码标准特性大量裁剪的方法控制计算复杂度,加上监控光照条件复杂恶劣,导致重建视频质量下降,无法满足安防业务需求。本项目将编码计算资源消耗和解码重建质量作为整体研究,提出基于编码统计特性与稀疏表示理论的高效视频编码与超分辨率重建方法,主要研究内容与创新之处包括1)在编码端通过构建基本编码单元的编码模式开销观测模型,建立混合概率分布判决准则,以极低计算代价优化整体编码流程,降低资源需求,保证重建视频质量;2)在解码端突破传统超分辨率空域重建框架,引入稀疏表达模型,直接在变换域中对因变换量化损失的高频系数进行补偿,最终解算出高分辨率图像。本项目力争取得具有原创性的研究成果,有效解决计算资源开销与视频重建质量之间的矛盾,提高我国安防领域的基础研究水平。
英文主题词video coding;video surveillance;computing-resource-constrained;sparse-representation;