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高效视频编码中的去块效应滤波研究

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第11-16页
    1.1 研究背景与意义第11-12页
    1.2 视频编码的国内外研究历史与现状第12-13页
    1.3 本文的主要贡献与创新第13-14页
    1.4 本论文的结构安排第14-16页
第二章 视频编码基础第16-27页
    2.1 常用颜色空间介绍第17-18页
    2.2 高效视频编码流程第18-19页
    2.3 高效视频编码标准第19-25页
        2.3.1 编码单元第19-20页
        2.3.2 预测编码第20-22页
            2.3.2.1 帧内预测第20-21页
            2.3.2.2 帧间预测第21-22页
            2.3.2.3 PCM模式第22页
        2.3.3 变换编码第22-24页
            2.3.3.1 离散余弦变换第23页
            2.3.3.2 离散正弦变换第23-24页
        2.3.4 缩放和量化第24页
        2.3.5 环路后处理第24页
        2.3.6 熵编码第24-25页
    2.4 本章小结第25-27页
第三章 视频编码标准中的后处理技术第27-35页
    3.1 引言第27页
    3.2 去块效应滤波算法第27-31页
        3.2.1 获取边界强度第27-28页
        3.2.2 滤波开关第28-30页
        3.2.3 滤波强度选择第30-31页
        3.2.4 滤波操作第31页
    3.3 像素自适应补偿算法(SAO)第31-33页
        3.3.1 边界补偿第32-33页
        3.3.2 边带补偿第33页
        3.3.3 SAO参数融合第33页
    3.4 本章小结第33-35页
第四章 卷积神经网络及其在视频编码中的应用第35-49页
    4.1 引言第35页
    4.2 卷积神经网络基础第35-43页
        4.2.1 卷积运算第35-38页
        4.2.2 池化操作第38-40页
        4.2.3 卷积和池化的组合第40-41页
        4.2.4 基于梯度下降的学习第41-42页
        4.2.5 损失函数第42-43页
            4.2.5.1 欧氏距离损失函数第42页
            4.2.5.2 SoftMax损失函数第42-43页
            4.2.5.3 交叉熵损失函数第43页
            4.2.5.4 其它损失函数第43页
    4.3 手写字符识别网络第43-45页
    4.4 基于CNN的快速HEVC帧内模式选择第45页
    4.5 超分辨率重建网络第45-47页
    4.6 卷积核和滤波的关系第47-49页
第五章 去块效应滤波的卷积神经网络设计第49-60页
    5.1 HEVC标准预处理第49页
    5.2 卷积神经网络的设计第49-53页
        5.2.1 卷积层的设计第50-52页
        5.2.2 残差网络的设计第52-53页
    5.3 神经网络设计细节第53-54页
    5.4 损失函数和梯度下降第54-55页
    5.5 训练过程中的优化方法第55页
        5.5.1 批量规范化(Batch Normalization)第55页
        5.5.2 修正线性单元(ReLU)第55页
    5.6 防止过拟合第55-58页
        5.6.1 增加训练集样本数量第56-57页
        5.6.2 正则化项第57页
        5.6.3 Dropout层第57-58页
    5.7 网络加速算法第58-59页
        5.7.1 惯量第58页
        5.7.2 优化卷积运算第58-59页
    5.8 本章小结第59-60页
第六章 实验结果分析第60-67页
    6.1 实验配置说明第60-61页
    6.2 训练过程分析第61-62页
    6.3 HEVC和神经网络的比较第62-66页
    6.4 本章小结第66-67页
第七章 全文总结与展望第67-69页
    7.1 全文总结第67页
    7.2 后续工作展望第67-69页
致谢第69-70页
参考文献第70-73页

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