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目录
- 1 多媒体信号与信息处理
- 2 表示
- 3 基本概念
- 4 视觉感知
- 5 听觉感知
- 6 颜色空间
- 7 设备无关的颜色空间
- 8 设备相关的颜色空间
- 9 颜色空间的发展
- 10 像素
- 11 体素
- 12 混合像元
- 13 图像分辨率
- 14 空间分辨率
- 15 帧率
- 16 媒体类型
- 17 图形
- 18 图像
- 19 退化图像
- 20 序列图像(图像序列)
- 21 可见光图像
- 22 全色光图像
- 23 深度图像
- 24 超光谱图像
- 25 高动态范围图像
- 26 全息图像
- 27 医学图像(医学影像)
- 28 动画
- 29 音频
- 30 视频
- 31 关键帧
- 32 立体视频
- 33 多视视频
- 34 多视视频加深度
- 35 任意视点视频
- 36 自由视点视频
- 37 三维视频
- 38 全景视频
- 39 监控视频
- 40 图化文字
- 41 三维点云
- 42 媒体
- 43 多媒体
- 44 超媒体
- 45 富媒体
- 46 社交媒体
- 47 自媒体
- 48 静态媒体
- 49 连续媒体
- 50 感觉媒体
- 51 可视媒体
- 52 表示媒体
- 53 表现媒体
- 54 传输媒体
- 55 流媒体
- 56 存储媒体
- 57 多模态
- 58 跨媒体
- 59 图像稀疏表示
- 60 压缩感知
- 61 视觉特征
- 62 纹理特征
- 63 颜色特征
- 64 形状特征
- 65 .运动特征
- 66 光谱特征
- 67 特征表示
- 68 底层特征
- 69 中层特征
- 70 高层特征
- 71 局部特征
- 72 区域特征
- 73 全局特征
- 74 深度特征
- 75 信息获取
- 76 图像采集
- 77 图像传感器
- 78 摄像机网络
- 79 多摄像机系统
- 80 三维成像
- 81 稀疏成像
- 82 高分辨率成像
- 83 多光谱成像
- 84 高动态范围成像
- 85 微波辐射成像
- 86 微波遥感成像
- 87 航空成像
- 88 卫星遥感成像
- 89 飞行时成像
- 90 超声成像
- 91 磁共振成像
- 92 分子成像
- 93 媒体编解码
- 94 编码
- 95 率失真
- 96 率失真优化
- 97 失真估计
- 98 失真模型
- 99 码率分配
- 100 编码器
- 101 解码
- 102 解码器
- 103 帧内编码
- 104 群体图像编码
- 105 运动补偿
- 106 立体视频编码
- 107 多视视频编码
- 108 分布式视频编码
- 109 分层视频编码
- 110 可分级视频编码
- 111 可扩展视频编码
- 112 场景视频编码
- 113 .屏幕内容视频编码
- 114 .群体视频编码
- 115 光场编码
- 116 视频转码
- 117 音频编码
- 118 空间音频编码
- 119 高保真音频编码
- 120 无损音频编码
- 121 网格编码
- 122 编码标准
- 123 静态图像专家组
- 124 运动图像专家组
- 125 视频编码专家组
- 126 数字音视频编码技术标准
- 127 图像编码标准
- 128 视频编码标准
- 129 立体视频编码标准
- 130 音频编码标准
- 131 处理
- 132 基本
- 133 信号处理
- 134 滤波算法
- 135 稀疏分解
- 136 小波分解
- 137 小波变换
- 138 图像计算学
- 139 图像处理
- 140 图像预处理
- 141 图像建模
- 142 图像配准
- 143 亚像素配准
- 144 多模态图像配准
- 145 非刚性图像配准
- 146 图像恢复
- 147 图像重构
- 148 图像增强
- 149 光照补偿
- 150 混合光谱分解
- 151 图像超分辨率
- 152 图像分解
- 153 图像复原
- 154 图像盲复原
- 155 图像去噪
- 156 图像去模糊
- 157 盲去模糊
- 158 反色调映射
- 159 图像融合
- 160 双目立体匹配
- 161 医学图像处理
- 162 医学图像分割
- 163 医学图像配准
- 164 医学图像融合
- 165 图像特征提取
- 166 鉴别特征提取
- 167 图像标注
- 168 图像区域标注
- 169 图像语义理解
- 170 视频处理
- 171 视频超分辨率
- 172 视频标注
- 173 视频分析
- 174 镜头分割
- 175 相似关键帧识别
- 176 视频副本检测
- 177 视频摘要
- 178 对象分析
- 179 对象检测
- 180 似物性采样
- 181 显著对象检测
- 182 运动对象检测
- 183 亚像元对象探测
- 184 对象匹配
- 185 对象提取
- 186 对象跟踪
- 187 运动对象跟踪
- 188 多对象跟踪
- 189 多机动对象跟踪
- 190 群对象跟踪
- 191 对象分类
- 192 对象识别
- 193 人物标识
- 194 背景差分
- 195 背景建模
- 196 音频内容分析
- 197 智能应用
- 198 基于内容的检索
- 199 基于内容的图像检索
- 200 基于内容的音频检索
- 201 基于内容的视频检索
- 202 基于文本的检索
- 203 基于语义的检索
- 204 跨媒体检索
- 205 智能视频分析
- 206 智能视频监控
- 207 多媒体大数据分析
- 208 传输与呈现
- 209 媒体传输
- 210 视频容错
- 211 对等网络流媒体
- 212 呈现
- 213 视线跟踪
- 214 眼动跟踪
- 215 视点合成
- 216 视图合成
- 217 虚拟视点绘制
- 218 可视化
- 219 互动投影
- 220 墙面互动投影系统
- 221 高动态范围显示
- 222 光场显示
- 223 评价
- 224 主观质量评价
- 225 客观质量评价
- 226 视频质量评价
- 227 音频质量评价
- 228 监控视频质量评价
- 229 应用
- 230 视频点播
- 231 视频监控
- 232 视频检索
- 233 视频通信
- 234 多媒体出版
- 235 多媒体通信
- 236 互联网视频
- 237 实时影像互动系统
- 238 无线多媒体通信
- 239 无线多媒体网络
多媒体信号与信息处理
表示
基本概念
视觉感知
听觉感知
颜色空间
颜色空间是用数字来描述和组织自然界的各种颜色的模型。建立颜色空间的目的在于使得在各种应用场景我们能够更好地理解和使用颜色的各种特征和属性,达到对颜色的处理目的。一个典型的例子是建立一种颜色空间能够用来传输和存储摄像设备的采集数据,并送达某种显示设备进行显示。
CIE 1931颜色空间
近代对于颜色比较系统的研究主要是从CIE1931颜色空间的建立开始。基于颜色的可加性,莱特和吉尔德分别完成了使用三种单色光对主要的可见光光谱(从380nm~770nm)进行颜色匹配和标度实验。根据该实验结果,CIE建立了CIE1931-RGB的颜色空间。为解决CIE1931-RGB中的负值问题,CIE随后建立了CIE1931-XYZ颜色空间。CIE1931颜色空间成为近代和现代颜色研究的基础。在这个基础上研究人员发展了各种颜色空间,主要分为设备无关的颜色空间和设备相关的颜色空间。
设备无关的颜色空间
设备无关的颜色空间主要用于真实世界的颜色标度以及颜色表现特征研究。在学界和工业界主要用到的设备无关的颜色空间是CIE-XYZ颜色空间、CIE-xyY颜色空间、Lab(也称L*a*b*)颜色空间、LCHab颜色空间、Luv(也称L*u*v*)颜色空间、LCHuv颜色空间。Lab和Luv颜色空间一直在追求建立一种均匀的颜色空间,并研究精确的色差计算方法。其它的设备无关的颜色空间有LMS颜色空间以及HunterLab颜色空间。大部分定义的设备无关的颜色空间都是CIE-XYZ空间的延伸空间,并且随着研究的进展,在不断地更新。
CIE1931-xyY颜色空间
设备相关的颜色空间
设备相关的颜色空间主要用于颜色信息的采集、存储、计算、传输和重建。工业界常用的设备相关的颜色空间有
- 用于颜色采集和显示的RGB空间、CMY/CMYK空间、sRGB空间、Adobe RGB空间、ProPhoto RGB空间、scRGB空间等
- 用于颜色存储和传输的YUV空间、YIQ空间、YDbDr空间、YPbPr空间、YCbCr空间、xyYCC空间等
- 用于颜色计算和模型化的HSL空间、HSB空间等
这些空间(除ProPhoto空间外)所描述的区域都小于CIE-XYZ定义的颜色。它们自身的特征描述(比如三原色和光源)都使用CIE-xyY颜色空间进行标注,以利于颜色数据在各种设备或者应用环境中进行转换。ICC组织提供的对各种设备相关的颜色空间转换的方法和规则。
颜色空间的发展
- 进入21世纪以来,在相应的显示技术进展和高质量图像消费需求推动下,设备相关的颜色空间不断扩展颜色空间显示域(如BT2020),同时颜色空间也逐渐转向均匀显示空间,例如ICpCt颜色空间,加强颜色数据处理的效率。
- 最新的颜色色貌研究进展也推动颜色空间转换和颜色再现技术考虑更多的观察条件、光源分布、介质性质以及目标几何结构等。
像素
体素
混合像元
图像分辨率
空间分辨率
帧率
媒体类型
图形
图像
退化图像
序列图像(图像序列)
可见光图像
全色光图像
深度图像
超光谱图像
高动态范围图像
全息图像
医学图像(医学影像)
动画
音频
视频
关键帧
立体视频
多视视频
Multiview Video
严格意义上的多视视频是由多个摄像头在同一时刻从不同的角度采集同一场景或同一物体而产生的多个视频序列。广义上,可以不限制在同一时刻。由于多视视频以不同的视角描述了同一场景的特点,改变了许多传统单个视角视频的应用方式。首先是多视视频带来的数据量成比例的增加,为此由动态图像专家组和视频编码专家组联合制定了多视视频编码标准,而多视视频可以应用于三维立体电视的输入源。在其它如视频监控、影视制作和体育赛事的录制转播等场景。
多视视频加深度
任意视点视频
自由视点视频
三维视频
全景视频
监控视频
图化文字
三维点云
媒体
多媒体
超媒体
富媒体
社交媒体
自媒体
静态媒体
连续媒体
感觉媒体
可视媒体
表示媒体
表现媒体
传输媒体
流媒体
存储媒体
多模态
跨媒体
图像稀疏表示
压缩感知
解析失败 (<code>texvc</code>执行文件遗失;请参照math/README进行配置。): Ax-b=c