HEVC像素梯度帧内预测算法设计与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第14-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第14-15页 |
| 1.2 本文的主要研究内容和贡献 | 第15页 |
| 1.3 论文结构及内容安排 | 第15-17页 |
| 第二章 HEVC视频编码标准分析 | 第17-41页 |
| 2.1 HEVC视频编码概述 | 第17-18页 |
| 2.2 HEVC基本编码结构 | 第18-22页 |
| 2.2.1 HEVC图像分块 | 第18-19页 |
| 2.2.2 HEVC基本单元 | 第19-22页 |
| 2.3 HEVC帧内预测关键技术分析 | 第22-29页 |
| 2.3.1 H.264帧内预测技术分析 | 第22-23页 |
| 2.3.2 HEVC帧内预测技术分析 | 第23-24页 |
| 2.3.3 H.264与HEVC帧内预测技术对比 | 第24页 |
| 2.3.4 HEVC帧内预测模式选取准则 | 第24-27页 |
| 2.3.5 HEVC变换量化技术分析 | 第27-29页 |
| 2.4 帧内预测算法现状 | 第29-38页 |
| 2.4.1 H.264帧内预测算法 | 第30-33页 |
| 2.4.2 HEVC帧内预测算法 | 第33-38页 |
| 2.5 视频质量评价方法 | 第38-40页 |
| 2.5.1 视频质量主观评价标准 | 第38-39页 |
| 2.5.2 客观质量的测量 | 第39-40页 |
| 2.5.3 视频压缩算法评价方法 | 第40页 |
| 2.6 小结 | 第40-41页 |
| 第三章 像素梯度帧内预测算法设计 | 第41-54页 |
| 3.1 HEVC帧内预测算法 | 第41-43页 |
| 3.1.1 CU四叉树划分 | 第41-43页 |
| 3.1.2 粗选择帧内预测算法 | 第43页 |
| 3.2 算法原理 | 第43-46页 |
| 3.3 像素梯度帧内预测算法设计 | 第46-53页 |
| 3.3.1 粗选择过程 | 第46-47页 |
| 3.3.2 图像纹理特征分析 | 第47页 |
| 3.3.3 像素梯度统计 | 第47-51页 |
| 3.3.4 简单模式筛选 | 第51-52页 |
| 3.3.5 最优预测模式选择 | 第52-53页 |
| 3.4 小结 | 第53-54页 |
| 第四章 像素梯度帧内预测算法实现 | 第54-70页 |
| 4.1 HEVC编码器选择 | 第54-55页 |
| 4.2 HM编码器整体编码流程 | 第55-58页 |
| 4.2.1 HM编码器编码流程 | 第55-57页 |
| 4.2.2 帧内编码总体设计 | 第57-58页 |
| 4.3 帧内预测算法实现 | 第58-69页 |
| 4.3.1 获取残差数据 | 第58-61页 |
| 4.3.2 预测模式粗选择 | 第61-63页 |
| 4.3.3 粗选择后预测模式筛选 | 第63-67页 |
| 4.3.4 最优预测模式选择 | 第67-69页 |
| 4.4 小结 | 第69-70页 |
| 第五章 像素梯度帧内预测算法测试与分析 | 第70-77页 |
| 5.1 HEVC测试序列简介 | 第70-71页 |
| 5.2 像素梯度帧内预测算法性能分析 | 第71-76页 |
| 5.2.1 像素梯度帧内预测算法客观质量测试 | 第71-75页 |
| 5.2.2 像素梯度帧内预测算法主观质量测试 | 第75-76页 |
| 5.3 小结 | 第76-77页 |
| 第六章 结束语 | 第77-79页 |
| 6.1 本文总结及主要贡献 | 第77页 |
| 6.2 下一步工作的建议和未来研究方向 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-83页 |
| 个人简历 | 第83-84页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第84-85页 |
| 学位论文评审后修改说明表 | 第85-86页 |
