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三维视频的高效压缩及资源分配算法研究

摘要第10-13页
ABSTRACT第13-15页
缩略语简表第16-19页
第一章 绪论第19-34页
    1.1 引言第19-20页
    1.2 三维视频系统概述第20-26页
        1.2.1 三维场景表示方法第22-23页
        1.2.2 多视点纹理视频的采集第23-24页
        1.2.3 多视点相应的深度图序列的采集第24页
        1.2.4 基于图像的三维场景渲染第24-26页
        1.2.5 三维视频显示第26页
        1.2.6 三维视频编码、传输及存储第26页
    1.3 二维视频和三维视频编码标准的发展第26-30页
    1.4 论文研究内容及成果第30-33页
    1.5 论文的结构安排第33-34页
第二章 三维视频编码技术研究现状第34-53页
    2.1 引言第34-35页
    2.2 三维视频编码平台介绍第35-48页
        2.2.1 多视点纹理视频编码第39-43页
        2.2.2 多视点深度图序列编码第43-48页
    2.3 三维视频编码的相关工作第48-53页
        2.3.1 深度图序列编码相关工作第49-50页
        2.3.2 多视点纹理视频和深度图序列联合编码相关工作第50-53页
第三章 深度图序列的时域下采样编码方法第53-73页
    3.1 引言第53-54页
    3.2 多视点视频编码结构基础第54页
    3.3 左右两路非基本视点的深度图序列时域下采样编码及重建方法第54-64页
        3.3.1 左右两路非基本视点深度图序列时域下采样编码方法第54-55页
        3.3.2 左右两路非基本视点丢弃的深度图的重建第55-64页
    3.4 中间视点深度图序列时域下采样编码及重建方法第64-67页
        3.4.1 中间视点深度图序列时域下采样编码方法第64页
        3.4.2 中间视点丢弃的深度图重建第64-67页
    3.5 实验结果与分析第67-72页
        3.5.1 左右两路非基本视点深度图序列时域下采样编码方法实验结果分析第67-70页
        3.5.2 中间视点深度图序列时域下采样编码方法实验结果分析第70-72页
    3.6 本章结论第72-73页
第四章 应用于深度图编码的失真度准则及拉格朗日乘子第73-80页
    4.1 引言第73-74页
    4.2 深度图编码的失真度准则第74-77页
    4.3 深度图编码优化中的拉格朗日乘子第77-78页
    4.4 实验结果分析第78-79页
    4.5 本章结论第79-80页
第五章 解码的MVD数据合成的虚拟视点失真模型第80-102页
    5.1 引言第80-81页
    5.2 应用于3DV系统背景第81-82页
    5.3 虚拟视点平均失真模型第82-96页
        5.3.1 基于深度图的视点合成的分析第82-83页
        5.3.2 虚拟视点失真的分解第83-85页
        5.3.3 虚拟视点失真分解项的进一步分析第85-96页
    5.4 虚拟视点平均失真模型的参数计算第96-97页
    5.5 实验结果及分析第97-100页
        5.5.1 基于虚拟视点失真模型的客观评价的验证第98页
        5.5.2 基于虚拟视点失真模型的主观评价的验证第98-100页
    5.6 本章结论第100-102页
第六章 基于模型的多视点纹理视频以及深度图联合码率分配第102-125页
    6.1 引言第102-104页
    6.2 多视点纹理视频和深度图联合编码码率分配问题模型第104-111页
        6.2.1 多视点纹理视频与深度图平均失真与量化参数之间的关系第105-107页
        6.2.2 多视点纹理视频的和码率与量化参数之间的关系第107-109页
        6.2.3 多视点深度图的和码率与量化参数之间的关系第109-111页
        6.2.4 纹理与深度联合编码比特分配问题的数学表达第111页
    6.3 基于量化参数的虚拟视点失真模型参数的计算第111-112页
    6.4 利用遗传算法最优化码率分配第112-114页
    6.5 实验结果及分析第114-124页
        6.5.1 多视点纹理视频以及深度图的平均失真-量化参数模型的验证第114-116页
        6.5.2 多视点纹理视频的验证第116-118页
        6.5.3 多视点深度图序列和码率-量化参数模型的验证第118-119页
        6.5.4 多视点视频和深度图的码率分配的效果验证第119-123页
        6.5.5 计算复杂度分析第123-124页
    6.6 本章结论第124-125页
第七章 总结和展望第125-130页
    7.1 论文总结第125-128页
    7.2 研究展望第128-130页
参考文献第130-147页
致谢第147-149页
攻读学位期间发表的论文及专利第149-151页
附件:论文两篇第151-180页
学位论文评阅及答辩情况表第180页

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