基于视频、音频和文本的视频分段

在分析应用视频数据的过程中,视频分段是分析,组织,应用视频数据的基础。由于视频数据的多样性,传统的分段方法不能给出令人满意的结果,一般需要通过人机交互来进行。文中将较为成熟的文本分析、语音处理、图像处理三种技术进行综合,互为补充,对视频流进行分割。文本分析的对象是语音转换成的文本、标题、注释等。语音处理包括语音识别和语音信号分析。语音识别将视频中的自然语言转换为文字。语音信号分析对视频材料中的语音成分进行基础分析。图像处理主要用来处理视频中的图像部分。文章阐述了视频流的分段层次,文本分析,语音处理算法以及镜头突变,镜头渐变识别算法的思想。     

一种基于网格编码量化的高光谱图像无损压缩方法

由于遥感图像的数据量非常庞大,给有限的存储空间和传输带宽带来很大的压力,同时,由于高光谱图像获取代价昂贵,具有广泛的应用领域,且压缩时一般不能丢失任何信息,即要求无损压缩,因此没有有效的压缩方法,高光谱图像的普及应用将受到极大的限制.网格编码量化（TCQ）借鉴了网格编码调制（TCM）中信号集合扩展、信号集合划分和网格状态转移的思想,其虽具有良好的均方误差（MSE）性能,而且计算复杂度适中,但目前TCQ主要被应用于图像的有损压缩,为了对高光谱图像进行有效的无损压缩,通过将TCQ引入高光谱图像的无损压缩,并根据高光谱图像的特点,提出了一种基于小波变换和TCQ的高光谱图像无损压缩方法.实验结果表明,与JPEG2000和JPEG-LS中无损压缩算法相比,该算法对高光谱图像具有更好的压缩性能.     

超越压缩——张亚勤博士谈新一代的多媒体压缩技术

像计算机的体积越来越小一样,人们希望把信息的容量也尽可能地压缩,尤其是庞大的多媒体信息。多年来,在多媒体信息压缩方面也取得了不少进展,从JPEG到MPEG-1、MPEG-2,直到最近的MPEG-4和MPEG-7。在这个过程中,信息压缩的思想和技术有了很大的转变。本期访谈中,微软中国研究院首席科学家、副院长张亚勤博士将谈谈信息压缩的最新进展。     

一种通用多媒体数据压缩技术的实现研究

本文叙述了一种基于ＬＺＷ的通用数据压缩算法及实现，它将多媒体的图象、语音、文本等数据的压缩处理集为一体，用同一种算法压缩各种不同类型的多媒体数据。同时，通过实验讨论了有关无损压缩的理论极限问题。     

信息压缩程序COMPRESS

一、前言信息压缩技术在理论上比较成熟,并取得了相当好的实际效果.利用压缩技术可将信息量压缩,节约信息的存储空间和传输时间.据报导,一些好的商品信息压缩程序,其压缩率可高达80%-90%.某些设备,由于开发了比较好的压缩技术,使产品具有较强的竞争能力.     

几种常用无损数据压缩算法研究

随着网络承载的信息量的飞速增长,数据压缩必然会备受人们重视。数据压缩可分成两种类型,一种叫做无损压缩,另一种叫做有损压缩。文中主要介绍目前用得最多和技术最成熟的无损数据压缩技术,按照无损压缩方法采用的压缩技术的不同,从基于统计的压缩思想和基于字典的压缩思想两个方面对其中最具有代表性的无损数据压缩方法进行了详细的分类讨论和优缺点比较,并对基于字典压缩算法的一些成熟的改进算法进行了汇总介绍,便于对无损数据压缩技术感兴趣的同志学习参考。     

基于多模态信息融合的语音意图理解研究

为从语音中获取包括字面含义和说话人情绪状态在内的全面意图信息,提出了一种基于多模态信息融合的语音意图理解方法,并对其中的关键词抽取、命令解析、基于文本/韵律特征的情绪状态检测以及多模态信息融合等关键算法进行了设计.该方法从识别文本和语音信号中抽取不同模态的信息并进行融合,能够有效地从语音中获取丰富的意图信息,有助于建立自然的人机交互环境.     

《数据采集与处理》第5届编委会暨庆祝创刊15周年读者座谈会在香港召开

20 0 1年 4月 30日～ 5月 5日 ,香港 2 0 0 1年多媒体、视频和语音信号处理国际会议在香港九龙香格里拉酒店召开。此次会议由 IEEE信号处理香港分部、香港理工大学多媒体处理中心联合主办。来自世界 14个国家和地区 10 0多名专家学者与会并作学术报告。会议的主要议题为 :图像分割、图像分析、图像理解 ;语音信号的分析与处理 ;视频传输、编码与处理 ;多媒体信息的存储、检索与管理 ;多媒体在 Internet上的应用等相关技术。学术报告的内容新颖且精彩纷呈 ,其中很多都是学科前沿的课题。本刊编委沈兰荪教授、杨绿溪教授在会议上作了学术报…     

基于区域分割技术的图像无损压缩算法研究

1.引言在某些场合,需要压缩后重建图像的所有像素与原始图像的对应像素完全相等,这种压缩技术就是图像的无损压缩。无损压缩技术具有广泛的应用:医学射线图像往往要求进行无损压缩,以免造成诊断错误;卫星遥感图像往往也要求进行无损压缩,以减轻通信信道载荷,同时又保持遥测精度。进行无损压缩可以采取以下的两个步骤:首先进行解相关,尽量消除图像的冗余,得到误差图像;然后对误差图像进行可变长二进制编码。     

基于内容的多媒体检索技术浅析

基于内容的多媒体检索是从新的角度来管理多媒体信息,包括视频媒体的结构化组织和浏览;图像和音频信号的处理.使其应用于更广泛的信息存取.文章分析了内容的多媒体检索的技术原理、特点和方法.指出一些需要完善的问题,如特征提取和语义获取、基于内容的编码等.     

基于LZW压缩的图像信息隐藏方法

利用信息加密技术和信息隐藏技术中的相关思想,提出了一隐一密、先压缩后隐藏的优化信息隐藏技术的方法.首先采用LZW方法压缩秘密信息,并利用所设计的简单易行的信息嵌入算法进行信息隐藏,实现了利用图像进行信息压缩和隐藏的系统,取得良好的效果.     

Internet上多媒体电子邮件的研究与设计

1.问题的提出 Internet为计算机用户提供了一种个人之间的通信方式。从用户的角度来看,Internet是一套通过网络来完成有效的通信任务的应用程序,其中广泛流传的网络应用服务就是电子邮件。然而,现在广泛使用的电子邮件程序对文本信息的邮件有较好的支持.但对语音、图像、视频等多媒体信息支持较差,随着Internet技术的不断发展,以及对通信内容多样     

基于静态串表的图像无损压缩编码方法

结合前像素预测编码方法和Lempel-Ziv-Welch(LZW)编码思想并针对其对于变化频率较高的信号压缩效率较低的问题,提出了一种通过利用图像像素之间相关性构建静态串表对数字图像进行无损压缩的编码方法。通过对前向预测编码处理后的图像数据进行查表编码来实现图像无损压缩。实验结果表明该方法实现简单,压缩效率高于LZW算法和WinZIP算法。     

计算机多媒体音像压缩技术的研究及应用前景探析

计算机多媒体技术功能丰富,包括音频、视频、图像、文字、动画等。在互联网和通信技术迅速发展的今天,计算机多媒体音像也随之发展,很多行业如医疗,书籍,金融,通讯,咨询服务等等都在其影响下发生了巨大变化。然而,计算机多媒体音像数据压缩技术的发展,是互联网与通信技术得以深入发展的关键所在。由于音频、视频、图像信号中冗余信息的存在,为数据压缩在多媒体音像技术中的应用提供平台。数据压缩技术包括无损压缩和有损压缩,这些压缩技术又有其各自的标准。本文对计算机多媒体音像压缩技术进行了研究,并对其应用前景进行了探讨分析。     

处理图形的方法和技巧

计算机多媒体信息有文字、语音、音效、音乐、图形、图像、动画和视频等多种表现形式.制作与采集多媒体素材,可以利用计算机软件程序和硬件设备. 本文主要介绍:处理图形和图像的方法及技巧.     

超文本层次型开放式多媒体导航系统

多媒体信息与传统文本信息有很大不同:其信息数据量大、媒体种类繁多、数据格式不同且相互间关系复杂,故对多媒体信息的综合处理必须采用完全不同于传统的方法。本文以Microsoft公司的中文Windows 3.2作为设计软件系统的基础,采用Borland C++4.5作为开发工具,在此环境下,运用超文本技术,设计实现了一个超文本层次型开放式多媒体导航系统。     

基于ARM芯片的多信号短距无线检测

无线多信号采集系统可应用于复杂管道或密封腔体等常规仪器难于到达部位的全方位信号采集,或方便信息传输.无线采集系统使用蓝牙芯片进行无线传输,使用CPLD芯片控制图像芯片信号采集,使用ARM芯片对图像进行无损压缩以提高传输信息量.单射频芯片减小了硬件体积,同时达到1Mbit/s的比特率,是比特率较高的单芯片射频短距传输方案.无线采集系统实现30万象素图像、温度和压力信号的采集,并实现LED和摄像头工作方式的无线控制.     

基于最小二乘法的压缩文本图像恢复算法

文章采用基于算术编码的压缩方法对文本图像进行无损压缩和传送,进而提出基于最小二乘法灰度插值的压缩文本图像的恢复算法,它将高度结构化的灰度图像分解为多个线性模型,估计出模型参数,从而重构出灰度文本图像,明显改善了屏幕浏览的视觉效果。     

基于内容的图像检索中相关反馈算法综述

1 引言从70年代开始,人们就进行图像检索技术的研究,那时候主要工作是对图像进行人工标注,然后应用文本检索技术实现对标注图像的检索。然而图像内容是复杂多样的,不同人对图像的理解不完全一致,一般难用准确的词汇描述图像内容;另外,对大量图像做标注也是一项费时费力的工作,这些因素导致基于文本标注的图像检索方法在实际应用中很难达到预期效果。进入90年代,全球网络通讯技术和光盘等大容量信息存储技术迅速发展,图像、视频和语音等多媒体信息的数据量急剧增加,如何从这些海量的多媒体信息中寻找感兴趣的内容已成为目前急需解决的、有挑战性的难题。近几年来,研究人员企图用基于内容的信息检索技术解决这个难题。基本路线是自动或半自动提取多媒体对象的底层特征,对图像而言可以提取颜色直方图、主色调、形状、纹理等特征,然后基于这些特征定义图像之间的相似度,从而实现基于内容或特征的检索。     

多媒体通信在现代军事上的应用

多媒体交互式网络、视频图像技术、语音传输与处理技术等的迅速发展,给人们提供了新的截然不同的通信方式,使现代通信和军事领域发生了很大变化。目前,世界上发达国家将视频图像、语音多媒体信息数字处理和传输相结合,为军事通信增添了新的内容。