| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 引言 | 第10-11页 |
| 1.2 课题的研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究动态 | 第12-19页 |
| 1.3.1 视频编码历史 | 第12-14页 |
| 1.3.2 预测编码 | 第14-16页 |
| 1.3.3 变换编码 | 第16-17页 |
| 1.3.4 熵编码 | 第17-18页 |
| 1.3.5 基于视觉特性的视频编码研究动态 | 第18-19页 |
| 1.4 本文主要研究内容及论文组织 | 第19-22页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第19-20页 |
| 1.4.2 论文组织 | 第20-22页 |
| 第二章 人眼视觉特性及视频质量评估研究 | 第22-32页 |
| 2.1 人眼视觉特性 | 第22-24页 |
| 2.1.1 人眼的亮度自适应 | 第22页 |
| 2.1.2 对比敏感度函数 | 第22-24页 |
| 2.1.3 多通道特性 | 第24页 |
| 2.1.4 掩蔽效应 | 第24页 |
| 2.2 人眼感知模型 | 第24-26页 |
| 2.3 基于视觉特性的视频质量评估 | 第26-31页 |
| 2.3.1 传统的视频质量评估 | 第26-27页 |
| 2.3.2 基于视觉的视频质量主观评估 | 第27-29页 |
| 2.3.3 基于视觉的视频质量客观评估 | 第29-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于图像显著性的感兴趣区域检测与提取研究 | 第32-47页 |
| 3.1 研究显著图的方法 | 第32-33页 |
| 3.2 几种常见显著图模型分析 | 第33-36页 |
| 3.2.1 基于视觉注意力的快速场景切换显著图模型 | 第33-34页 |
| 3.2.2 基于图的视觉显著图模型 | 第34-35页 |
| 3.2.3 基于谱残差的视觉显著图模型 | 第35-36页 |
| 3.3 基于图像显著性的感兴趣区域检测 | 第36-44页 |
| 3.3.1 频率调谐法进行图像显著性检测 | 第36-39页 |
| 3.3.2 改进的频率调谐法 | 第39-40页 |
| 3.3.3 实验结果分析 | 第40-44页 |
| 3.4 感兴趣区域提取实现 | 第44-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于图像内容的视觉注意力模型研究 | 第47-60页 |
| 4.1 恰可察失真模型分析 | 第47-50页 |
| 4.1.1 背景亮度掩蔽效应 | 第47-48页 |
| 4.1.2 对比度掩蔽效应 | 第48-49页 |
| 4.1.3 时域掩蔽效应 | 第49-50页 |
| 4.2 视觉注意力模型分析 | 第50-53页 |
| 4.2.1 视觉注意力模型理论 | 第51-52页 |
| 4.2.2 视觉注意力模型实现方法 | 第52-53页 |
| 4.3 基于图像内容的视觉注意力模型实现及应用 | 第53-56页 |
| 4.3.1 基于图像内容的视觉注意力模型实现 | 第53-56页 |
| 4.3.2 基于图像内容的视觉注意力模型在视频编码中的应用 | 第56页 |
| 4.4 基于动态关注点的视觉注意力模型 | 第56-59页 |
| 4.4.1 基于动态关注点的视觉注意力模型理论 | 第57页 |
| 4.4.2 基于动态关注点的视觉注意力模型实现 | 第57-59页 |
| 4.5 本章总结 | 第59-60页 |
| 第五章 系统架构及实验结果分析 | 第60-70页 |
| 5.1 本文系统基本架构 | 第60-62页 |
| 5.2 实验结果分析 | 第62-69页 |
| 5.3 本章小结 | 第69-70页 |
| 第六章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 全文总结 | 第70-71页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第76-77页 |