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高效视频编码及其感知质量评价理论与方法研究

摘要第5-7页
abstract第7-9页
第一章 绪论第16-28页
    1.1 课题背景及研究意义第16-17页
    1.2 相关研究概述第17-23页
        1.2.1 数字视频编码的基本原理和研究现状第17-20页
        1.2.2 视觉感知模型在视频编码中的应用第20-23页
    1.3 论文主要工作第23-25页
    1.4 论文内容安排第25-28页
第二章 高性能视频帧内预测方法研究第28-46页
    2.1 引言第28-29页
    2.2 问题描述第29-30页
    2.3 帧内预测精度与预测距离相关性分析第30-35页
        2.3.1 帧内预测精度分析第30-32页
        2.3.2 预测距离模型介绍第32-33页
        2.3.3 基于下采样方案的预测距离分析第33-35页
    2.4 依赖模式的自适应下采样与插值帧内预测方法第35-38页
    2.5 实验结果分析与讨论第38-45页
        2.5.1 客观性能比较第38-41页
        2.5.2 主观质量比较第41-44页
        2.5.3 计算复杂度分析第44-45页
    2.6 本章小结第45-46页
第三章 高性能视频环路滤波方法研究第46-66页
    3.1 引言第46-47页
    3.2 问题描述第47-48页
    3.3 图像退化模型分析第48-51页
        3.3.1 去块效应环路滤波以及维纳滤波基本原理第48-49页
        3.3.2 图像退化模型建立第49-51页
    3.4 帧内预测模式与局部纹理相关性统计第51-55页
    3.5 依赖模式的环路滤波器设计第55-59页
    3.6 实验结果分析与讨论第59-65页
        3.6.1 客观性能比较第59-63页
        3.6.2 主观质量比较第63-64页
        3.6.3 计算复杂度分析第64-65页
    3.7 本章小结第65-66页
第四章 高效率无参数感知质量评价方法研究第66-85页
    4.1 引言第66-67页
    4.2 问题描述第67-68页
    4.3 基于多通道特征融合的图像描述第68-73页
        4.3.1 模拟视觉区域V1的感知相关特征第68-70页
        4.3.2 模拟视觉区域V2的感知相关特征第70-72页
        4.3.3 基于人眼三色属性的多通道融合方案第72-73页
    4.4 基于标签传递的无参数感知质量预测模型第73-75页
    4.5 实验结果分析与讨论第75-84页
        4.5.1 感知相关特征分析第76-77页
        4.5.2 感知一致性实验第77-81页
        4.5.3 数据库独立性测试第81-82页
        4.5.4 训练集大小影响第82-83页
        4.5.5 不同颜色空间影响第83页
        4.5.6 计算复杂度分析第83-84页
    4.6 本章小结第84-85页
第五章 高性能参数化感知质量评价方法研究第85-100页
    5.1 引言第85-86页
    5.2 问题描述第86-87页
    5.3 基于多域结构性信息的图像描述第87-90页
        5.3.1 局部空频结构信息第88-89页
        5.3.2 全局频域系数分布第89-90页
    5.4 基于分段回归的参数化质量预测模型第90-93页
    5.5 实验结果分析与讨论第93-99页
        5.5.1 实验条件设置第93页
        5.5.2 感知一致性测试第93-97页
        5.5.3 失真类型分类精度第97页
        5.5.4 数据库独立性测试第97-98页
        5.5.5 计算复杂度分析第98-99页
    5.6 本章小结第99-100页
第六章 感知驱动的去块效应滤波方法研究第100-117页
    6.1 引言第100-101页
    6.2 问题描述第101-102页
    6.3 基于Shape Adaptive-DCT (SA-DCT)的图像去块效应滤波器第102-104页
    6.4 基于NR-IQA的滤波器参数调整方法第104-107页
    6.5 实验结果分析与讨论第107-116页
        6.5.1 感知一致性测试第107-109页
        6.5.2 客观质量比较第109-112页
        6.5.3 主观质量比较第112-116页
    6.6 本章小结第116-117页
第七章 总结与展望第117-119页
    7.1 本文工作总结第117-118页
    7.2 工作展望第118-119页
致谢第119-120页
参考文献第120-132页
攻读博士学位期间取得的研究成果以及参与的项目第132-135页

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