| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 符号对照表 | 第9-10页 |
| 缩略语对照表 | 第10-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 论文研究内容及组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 分布式压缩视频感知 | 第18-32页 |
| 2.1 分布式视频编解码 | 第18-21页 |
| 2.1.1 Slepian-Wolf分布式无损编码理论 | 第18-19页 |
| 2.1.2 Wyner-Ziv分布式有损编码理论 | 第19-20页 |
| 2.1.3 分布式视频编解码框架 | 第20-21页 |
| 2.2 压缩感知基本理论 | 第21-24页 |
| 2.2.1 压缩感知问题描述 | 第21-22页 |
| 2.2.2 压缩感知重建 | 第22-24页 |
| 2.3 压缩感知与图像 | 第24-27页 |
| 2.3.1 单像素相机 | 第24-25页 |
| 2.3.2 基于块的压缩感知 | 第25-27页 |
| 2.4 压缩感知与视频 | 第27-31页 |
| 2.4.1 压缩感知获取视频 | 第27-28页 |
| 2.4.2 分布式压缩视频感知 | 第28-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于假设集合优化技术的分布式压缩视频感知 | 第32-44页 |
| 3.1 多假设预测 | 第32-35页 |
| 3.1.1 测量域的多假设预测 | 第32-33页 |
| 3.1.2 分布式压缩视频感知中的多假设预测方案 | 第33-35页 |
| 3.2 基于假设集合优化技术的分布式压缩视频感知方案 | 第35-43页 |
| 3.2.1 方案的整体框架 | 第35-36页 |
| 3.2.2 假设集合的产生方案及预处理 | 第36-37页 |
| 3.2.3 残差重建 | 第37-38页 |
| 3.2.4 自适应距离加权弹性网 | 第38-39页 |
| 3.2.5 改进的混合假设预测技术 | 第39-41页 |
| 3.2.6 基于假设部分选取的混合假设预测技术 | 第41-42页 |
| 3.2.7 基于假设优化升级的混合假设预测重构 | 第42-43页 |
| 3.3 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 性能分析 | 第44-52页 |
| 4.1 视频质量评价标准 | 第44-45页 |
| 4.1.1 主观评价 | 第44-45页 |
| 4.1.2 客观评价 | 第45页 |
| 4.2 仿真条件与仿真参数设置 | 第45-46页 |
| 4.3 仿真结果及分析 | 第46-51页 |
| 4.3.1 验证假设集合优化技术的有效性 | 第46-49页 |
| 4.3.2 基于假设集合优化技术的DCVS方案整体性能 | 第49-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58-60页 |
| 作者简介 | 第60-61页 |
