| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-22页 |
| ·研究背景 | 第14-17页 |
| ·传感器网络 | 第15-16页 |
| ·视频编码 | 第16页 |
| ·多光谱图像 | 第16-17页 |
| ·研究现状 | 第17-19页 |
| ·本文的主要工作 | 第19-20页 |
| ·本文的内容安排 | 第20-22页 |
| 第2章 分布式编码理论基础和实现技术 | 第22-34页 |
| ·分布式编码理论 | 第22-24页 |
| ·Slepian-Wolf 理论 | 第22-24页 |
| ·Wyner-Ziv 理论 | 第24页 |
| ·分布式编码的实现技术 | 第24-27页 |
| ·Slepian-Wolf 编码方案 | 第25-26页 |
| ·Wyner-Ziv 编码方案 | 第26-27页 |
| ·分布式编码的应用及其关键技术和挑战 | 第27-34页 |
| ·分布式编码的应用 | 第27-30页 |
| ·关键技术和挑战 | 第30-34页 |
| 第3章 基于 LDPC 码的 Slepian-Wolf 编码技术 | 第34-42页 |
| ·基于 LDPC 码的二进制信源 Slepian-Wolf 编码 | 第34-37页 |
| ·LDPC 码的基本概念 | 第34-36页 |
| ·编码 | 第36页 |
| ·解码 | 第36-37页 |
| ·码率自适应的LDPCA 码 | 第37-41页 |
| ·校验矩阵的特点 | 第38页 |
| ·LDPCA 编码 | 第38页 |
| ·累加校验位分组 | 第38-39页 |
| ·解码校验矩阵的重建 | 第39页 |
| ·解码 | 第39-40页 |
| ·LDPCA 码的性能 | 第40-41页 |
| ·多进制信源编码 | 第41-42页 |
| 第4章 传感器网络中的分布式图像编码 | 第42-70页 |
| ·分布式编码在传感器网络中的应用 | 第42-45页 |
| ·相机传感器网络的特点 | 第42-44页 |
| ·分布式编码应用于传感器网络的优势 | 第44页 |
| ·传感器网络中分布式编码的研究现状 | 第44-45页 |
| ·基于 Markov 模型的像素域分布式图像编码方案 | 第45-50页 |
| ·问题的提出 | 第46-47页 |
| ·编解码框架 | 第47-49页 |
| ·Markov 模型估计与LDPC 解码相结合 | 第49-50页 |
| ·基于MRF 模型的图像重建算法 | 第50页 |
| ·Markov 模型 | 第50-59页 |
| ·由状态转移概率定义的Markov 模型 | 第51-55页 |
| ·1-D Markov 模型 | 第51-52页 |
| ·2-D Markov 模型 | 第52-53页 |
| ·图像局部统计特性估计 | 第53-54页 |
| ·状态转移概率估计 | 第54-55页 |
| ·由Gibbs 分布定义的MRF 模型 | 第55-59页 |
| ·图像估计 | 第55-56页 |
| ·MRF-Gibbs 等价性 | 第56页 |
| ·邻域结构和clique 结构 | 第56-57页 |
| ·clique 的势能函数 | 第57-59页 |
| ·两种Markov 模型的比较 | 第59页 |
| ·实验结果与分析 | 第59-69页 |
| ·小结 | 第69-70页 |
| 第5章 分布式视频编码 | 第70-102页 |
| ·分布式视频编码的应用背景 | 第70-72页 |
| ·分布式视频编码的研究进展 | 第72-79页 |
| ·Puri 的PRISM 视频编码系统 | 第73-75页 |
| ·Aaron 的Wyner-Ziv 视频编码方案 | 第75-78页 |
| ·像素域Wyner-Ziv 视频编码 | 第75-76页 |
| ·变换域Wyner-Ziv 视频编码 | 第76-77页 |
| ·基于hash 的Wyner-Ziv 视频编码 | 第77页 |
| ·Wyner-Ziv 视频残差编码 | 第77-78页 |
| ·Wyner-Ziv 视频编码方案的进一步发展 | 第78-79页 |
| ·基于块分类的变换域 Wyner-Ziv 视频编码方案 | 第79-94页 |
| ·问题的提出 | 第79-81页 |
| ·编解码框架 | 第81-83页 |
| ·块分类 | 第83-84页 |
| ·自适应量化 | 第84-85页 |
| ·边信息的生成 | 第85-88页 |
| ·双向运动估计 | 第85-86页 |
| ·运动估计的模式选择 | 第86-87页 |
| ·空间运动滤波 | 第87-88页 |
| ·双向运动补偿 | 第88页 |
| ·相关噪声统计特性的估计 | 第88-89页 |
| ·解码端的码率估计 | 第89-90页 |
| ·边信息修正 | 第90页 |
| ·运动补偿修正 | 第90-91页 |
| ·实验结果和分析 | 第91-94页 |
| ·块分类统计 | 第91-92页 |
| ·率失真性能 | 第92页 |
| ·编码复杂度 | 第92-94页 |
| ·基于空-时MRF 模型的像素域分布式视频编码方案 | 第94-100页 |
| ·编解码框架 | 第94-95页 |
| ·边信息生成 | 第95-96页 |
| ·STMRF 模型估计 | 第96-98页 |
| ·实验结果及分析 | 第98-100页 |
| ·率失真性能 | 第98-100页 |
| ·编码复杂度 | 第100页 |
| ·小结 | 第100-102页 |
| 第6章 分布式多光谱图像编码 | 第102-137页 |
| ·多光谱图像基础知识 | 第102-109页 |
| ·多光谱成像技术 | 第103-105页 |
| ·多光谱图像的数据特性 | 第105-109页 |
| ·多光谱图像编码技术研究概况 | 第109-115页 |
| ·多光谱图像编码技术分类 | 第109-111页 |
| ·多光谱图像编码技术的研究现状及不足 | 第111-114页 |
| ·提出新的技术方案 | 第114-115页 |
| ·基于MRF 模型的分布式多光谱图像无损编码方案 | 第115-123页 |
| ·编解码框架 | 第115-118页 |
| ·模糊块聚类和预测器估计 | 第118-119页 |
| ·模糊预测 | 第119-120页 |
| ·相关噪声模型估计 | 第120页 |
| ·图像局部统计特性估计 | 第120页 |
| ·实验结果和分析 | 第120-123页 |
| ·渐进的分布式多光谱图像无损编码方案 | 第123-134页 |
| ·图像的渐进传输特性 | 第124-125页 |
| ·编解码框架 | 第125-127页 |
| ·边信息生成技术 | 第127-131页 |
| ·多光谱图像分割 | 第127-130页 |
| ·基于区域的自适应预测技术 | 第130-131页 |
| ·相关噪声模型估计 | 第131页 |
| ·实验结果和分析 | 第131-134页 |
| ·扩展 | 第134-136页 |
| ·近无损编码 | 第134-135页 |
| ·联合信源信道编码 | 第135-136页 |
| ·小结 | 第136-137页 |
| 第7章 结论 | 第137-142页 |
| ·论文总结 | 第137-139页 |
| ·论文创新点 | 第139-141页 |
| ·工作展望 | 第141-142页 |
| 参考文献 | 第142-150页 |
| 致谢 | 第150-151页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第151-152页 |
