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基于结构相似性约束的监控视频编码和超分辨率研究

论文创新点第6-8页
目录第8-10页
摘要第10-13页
ABSTRACT第13-15页
第1章 绪论第16-38页
    1.1 研究背景第16-18页
    1.2 国内外研究现状第18-33页
        1.2.1 视频编码标准概述第18-20页
        1.2.2 基于人眼感知的视频编码概述第20-22页
        1.2.3 基于视觉选择机制的视频感知编码第22-27页
        1.2.4 基于掩蔽机制的视频感知编码技术第27-29页
        1.2.5 图像超分辨率增强技术概述第29-33页
    1.3 面临的关键问题第33-34页
        1.3.1 存在的理论问题第33页
        1.3.2 存在的技术问题第33-34页
    1.4 论文的研究方案、研究内容和组织结构第34-38页
第2章 基于时空域关注度分析的背景减除方法第38-51页
    2.1 引言第38-39页
    2.2 方法比较第39-41页
    2.3 改进的背景减除计算方法第41-45页
    2.4 实验与性能分析第45-50页
    2.5 小结第50-51页
第3章 基于Foveated JND和主结构分析的视频感知编码第51-62页
    3.1 引言第51页
    3.2 方法比较第51-53页
    3.3 改进的JND阈值计算算法第53-54页
    3.4 图像主结构分析的失真模型第54-55页
    3.5 基于Foveated JND和图像主结构分析的视频编码方法第55-56页
    3.6 实验与性能分析第56-60页
    3.7 小结第60-62页
第4章 基于结构相似性正则的人脸超分辨率算法第62-78页
    4.1 引言第62-64页
    4.2 方法比较第64-65页
    4.3 改进的人脸超分辨率正则项第65-67页
        4.3.1 基于非本地均值的正则项模型第65-66页
        4.3.2 相似块的快速选择算法第66-67页
    4.4 基于结构相似性正则的人脸超分辨率算法第67-68页
    4.5 收敛性分析第68-69页
    4.6 实验与性能分析第69-76页
        4.6.1 仿真图像测试结果第71-73页
        4.6.2 实际图像测试实验结果第73-76页
    4.7 小结第76-78页
第5章 总结与展望第78-81页
    5.1 本文的贡献与创新之处第78-80页
    5.2 研究展望第80-81页
参考文献第81-86页
攻读博士学位期间的科研工作情况第86-88页
致谢第88页

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