介绍：边肖根据大家的需求，整理了一个关于《关于多媒体技术论文》的内容。具体内容：随着信息技术的飞速发展，多媒体技术在教育领域也取得了前所未有的快速发展。以下是边肖整理的，希望你能从中得到一些感悟！

第一条

浅谈多媒体技术

本文主要从宏观角度进行总结.

随着信息技术的飞速发展，多媒体技术在教育领域取得了前所未有的快速发展。以下是边肖整理的，希望你能从中得到一些感悟！

第一条

浅谈多媒体技术

本文主要从宏观角度总结了图像视频底层技术的发展和应用，并从一个图像视频算法研究者的角度谈了对该领域的认识。图像和视频领域的商业应用集中在多媒体娱乐、互联网、智能监控、工业机器视觉、OCR、生物识别、医学图像处理和军事防御等领域，其中多媒体是一个重要的分支，图像和视频领域的许多新算法和新理论往往首先应用于多媒体领域。

关键词：多媒体；智能视频编辑；感兴趣的视频区域；图像视频场景分析

中国图书馆分类编号：TP37文件识别代码：产品编号：1007-9599(2012)01-0000-02

多媒体技术研究

杜、黄山石

(中国电信有限公司温州分公司，温州325000，中国)

文章从宏观上总结了当前图像视频底层技术的发展和应用点，从一个图像视频算法的角度谈谈研究者对这一领域的认识。图像和视频业务应用领域、多媒体娱乐、互联网、智能监控、工业机器视觉、光学字符识别、生物特征识别、医学图像处理以及军事防御等几个领域，多媒体领域是许多图像视频领域的重要分支，新算法和新理论往往首先应用于多媒体领域。

智能编辑；视频兴趣区；图像视频场景分析

多媒体领域主要集中在MicroSoft、Adobe、MITSUBISHI、Cyberlink、Muvee、Autodesk、Corel、Sony、2D3、MotionDSP等多家公司。以及PAMI、IJCV、CVPR、ICCV、ECCV、SIGRAPH等多种高水平学术期刊和会议。多媒体领域的研究方向相当多样，包括但不限于以下几类：视频智能编辑、视频ROI、图像与视频场景分析、图像与视频复原与后处理、人脸系列技术、非真实感渲染(NPL)系列技术、3D系列技术、人机交互技术等。

一、视频智能编辑

主要包括视频镜头边界检测、视频自动故事片生成、视频广告监控、视频废镜头检测等。经过一段时间的发展，视频镜头边界检测的检测率达到了一定程度，目前基本没有新的文章。视频自动正片生成往往需要音视频技术的结合，而且由于缺乏有效的评分机制，这几年一直不是研究热点，但相信各视频编辑领域的公司还在研发过程中。广告监控作为视频的一个小分支，由于缺乏商业价值，一直没有得到很好的研究，但要达到高检测率，还有很多工作要做。视频镜头检测实际上是视频复原的一部分，包括视频中抖动、模糊、过度曝光和暗度的检测，从而达到视频复原的目的。

(一)感兴趣视频区域的研究

最近是热点。ROI提取和跟踪可用于智能视频缩放，指导视频编辑中精彩视频剪辑的选择，指导摄像头在捕捉源时捕捉精彩剪辑。脸，人物，车辆，小动物，房子，花，树等。可以作为特定场景下的ROI，提取ROI的方法有很多，但是除了成熟的人脸和字符检测技术外，在其他目标的检测中很难达到令人满意的精度。基于字符检测的精细分割和抠像技术也是图像领域的一个基本研究方向，精确抠像是背景变化等智能效果的基础。

(2)图像和视频场景分析

主要用于视频管理和根据场景进行视频选择编辑。通过分析不同场景的特征，设计分类器进行分类，视频管理的应用点可以满足要求，对精度要求不高。根据场景内容对照片和视频的管理和基于人脸识别技术对照片的管理是基于内容管理的两种方式。相信这个功能在未来的多媒体编辑管理软件中会逐渐增加。

(3)图像和视频的恢复和后处理

主要包括视频抖动修复、图像视频去模糊、视频过度曝光修复、视频雾化修复、旧电影照片修复、马赛克修复、视频图像超分辨率、视频图像智能变尺度、视频帧插值、图像视频去噪等。

视频抖动恢复的关键是摄像机运动轨迹的检测，在确定摄像机运动轨迹时，为视频恢复提供基本指导。通过寻找视频中的特征点，然后跟踪特征点，并分析每个特征点的轨迹，确定摄像机的整个轨迹。假设视频内容都在一个平面上，并且只考虑摄像机在2D平面上的轨迹，要容易得多。但实际上相机的轨迹应该是3D的，这就变成了“从运动到结构”的问题，处理起来就比较复杂。但是要想得到理想的稳像效果，需要得到相机的3D轨迹。此外，获取相机的3D轨迹也是其他基于3D的视频应用的基础，这将在后面讨论。

图像视频去模糊，关键是找到模糊核心，即拍摄瞬间摄像机或摄像机的运动轨迹，对这个运动轨迹进行去卷积，可以恢复出摄像机不动时拍摄的视频和图像，即未模糊的视频和图像。因此，视频去模糊比图像去模糊有更多的手段，因为视频去模糊可以通过视频序列的信息得到摄像机的运动轨迹。对于图像去模糊，这个轨迹只能通过分析图像的内部结构来估计。考虑到轨迹估计和反卷积的计算复杂度，图像去模糊和视频去模糊目前都不是很成熟，但是成熟的产品应该会在短时间内出现。

对于视频过度曝光和变暗修复，如果视频质量不是太差，直方图没有被挤压太多，可以简单的通过直方图均衡化来修复，但是如果直方图被挤压太多，只能删除。

简单地说，视频和图像的去雾是将雾化图像建模为正常无雾图像和纯雾图像的合成。由于拍摄图像中雾的灰度值与景深有关，一个好的去雾算法应该基于准确的景深估计，而3D景深估计也是一个非常热门的方向。

老电影老照片的修复大概包括色彩修复、划痕修复、色彩修复，可以像去雾一样建模，也可以简单调整色调，问题不大。划痕修复比较复杂，除了检测划痕，还需要用周围像素填充划痕的像素。典型的全变差方法可以用来处理这类问题。

马赛克修复，马赛克修复基本上需要从病因入手。如果是编解码器层的问题，可以尝试修复编解码器数据。如果说到解码图像数据，修复是一个想象的问题，只能依靠边缘纹理来去除马赛克效果。但是如果要还原图像内容，除非后台有强大的数据库支持虚构的类似内容，否则没有办法做到。

视频和图像超分辨率，超分辨率的方法，一般来说有两种思路，一种是挖掘图像的边缘信息，在图像放大的时候尽量保留边缘。这种方法是典型的NEDI方法，但它的缺点是速度慢。另一种方法基于Patch。首先，建立低分辨率面片与高分辨率面片对应的映射表。前期先建立映射关系，然后只需要查映射表就可以进行超分辨率操作。如果映射表足够大，可以得到理想的超分辨率结果。理论上，速度和质量都比以前的方法好。

视频图像的智能变尺度缩放是指通过分析图像和视频的内容，在图像和视频缩放过程中，关键区域与内容的比例保持不变，而不重要的区域被压缩和扩展，这样看起来缩放后的图像和视频的主要内容不会变形。基于图像的智能缩放算法相对比较成熟，基于视频的算法因为考虑到视频序列前后帧的连续性，必须加入时间轴的约束，所以效果不如图像，做不好会导致视频抖动问题。

视频帧内插可以用来解决帧率变化时的视频抖动问题，帧率变化主要是视频的全局运动。类似于视频抖动检测，应该说技术并不复杂，但是视频中的局部运动会干扰全局运动估计，所以插值后的帧会有一些缺陷。

图像和视频去噪的方法有很多。简单的方法如高斯滤波或简单的中值滤波可以有一定的效果，但目前最理想的方法是NLM。也可以尝试偏微分方程等其他方法。

V.人脸系列技术

包括人脸检测、跟踪、人脸特征点定位、人脸识别、人脸表情识别、年龄性别识别、人脸美化、人脸卡通效果、人脸变形效果、人脸三维重建及相关眼睛检测和红眼修复。

六.非真实感渲染技术

包括水墨画、水彩画、油画、漫画等人工绘画效果，风、雪、雨、烟、雾、火焰、波浪等自然环境模拟效果。

人工绘画效果的实现主要基于Stroke，难点在于图像分析。一个好的人工绘画效果需要正确地将图像分解成不同的区域，并分析不同区域的结构特征来确定笔型、笔画粗细等参数。

自然环境的模拟，主要是一些粒子的模拟，可以基于物理模型研究粒子的受力和运动方式，流体力学的相关方法是这个领域的核心。

不良贷款技术不仅用于图像和视频的特效，还用于艺术字的特效，如一些烟雾效果和水墨画效果。

七.3D系列技术

3D技术在视频中的应用要点包括3D图像稳定、3D对象嵌入等。这里的关键是获取摄像机三维轨迹的三维深度信息和视频中的特征点。通过视频序列分析摄像机三维轨迹的技术叫做“从运动中构造”，可以参考大量的文章。利用摄像机的三维轨迹和视频中特征点的三维深度信息，2D图像信息在一定程度上扩展到了三维。从本质上来说，全景图的拼接技术也使用了一部分基于双目视觉的三维重建技术。获得3D相机轨迹，可用于3D插帧，从而虚拟重建双目视觉画面，通过3D眼镜可以看到理想的3D场景。3D的应用，可以想象的空间比较大，一维信息多了，总能做出新的东西。

八、人机交互技术

人机交互是指通过摄像头捕捉人体手势、身体姿势、面部表情、眼球运动等信息，而不是传统的鼠标和键盘来引导计算机做出相应的处理。技术层面主要涉及目标检测、跟踪和姿态识别。相对于前面提到的多媒体的各个方向，人机交互应该是市场上最有前景的方向，应用点也很多。

九.结论：

除了上述技术方向之外，基于或与这些技术相关的其他一些应用可能会不断出现。多媒体领域可以说是人工智能的一个实验领域，很多不成熟的新技术很可能会首先在这个领域出现和发展。这个领域可以覆盖几乎所有的图像视频处理和模式识别的底层技术，必然会导致很多杂七杂八的应用点。

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