项目属于信息科学技术领域，主要涉及大规模图像数据的编码、检索、分析等研究。海量多媒体数据包含丰富信息资源，但大规模多媒体数据的存储、传输、检索、分析及应用面临巨大挑战。该项目针对大规模图像数据处理及应用的特点，开展了原创性、创新性研究，主要包括：1)图像/视频有效、稳健、适配编码理论及方法；2)大规模图像检索理论及方法；3)大规模图像数据分析方法及应用。三个研究部分既彼此独立，又互相关联，围绕大规模图像数据处理及应用中的关键科学问题展开，取得如下创新成果：1、深入研究了在广义对称原则指导下的非对称图像信号处理理论，发展了自适应方向图像变换方法，提出了自适应方向小波变换及其图像编码方法、自适应方向余弦变换图像编码方法、基于运动贯穿的三维小波变换视频编码方法，显著提高图像/视频编码性能。2、发展了基于视觉特性的图像编码理论及方法，将计算机视觉、计算机图形学等方法技术应用于图像编码，提出了基于图像修复技术的图像/视频编码方法，为图像/视频编码开辟了新方向。3、建立了视频编码错误传播数学模型，发明了基于冗余帧、基于容错模式选择、基于时空边界匹配等视频错误弹性编码和错误隐藏技术，多项技术被视频编码国际标准接受。4、提出了基于语义相关性的图像标注方法，改善图像标注性能；提出了半监督的图像检索主动重排序方法，首次引入主动学习与用户交互，有效解决图像检索中的“查询意图鸿沟”问题，推动重排序研究工作的热点从传统的无监督方式转向半监督和有监督方式。5、建立了大规模生物成像数据自动分析系统框架，提出了精确、高效、全自动的细胞分割、跟踪、识别方法，为探索细胞生长规律、细胞功能、生物特性等提供了技术基础。研究成果已分别在国际著名期刊如IEEE Trans. On Image Processing(TIP)、IEEE Trans. On Circuits and Systems for Video Technology (TCSVT)等和多媒体顶级会议ACM Multimedia等发表。其中，8篇代表性论文SCI他引181次，Google Scholar他引349次；20篇核心论文SCI他引220次，Google Scholar他引530次；单篇最高SCI他引63次，Google Scholar他引106次。引用者中包括美国工程院院士、中国工程院院士、10余位IEEE fellow、多位IEEE会刊主编等。1篇论文获视频编码领域国际顶级期刊IEEE TCSVT 2009年度最佳论文奖，这是中国大陆高校首次获此殊荣；1篇论文获国际会议ACM MUM 2011最佳论文奖。特别是项目组积极参与视频编码国际/国内标准制定，有36项技术提案被国际标准ISO MPEG/ITU VCEG接受，10项技术提案被中国音视频编码标准AVS接受；申请专利19项，已授权3项。

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