| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 序言 | 第9-12页 |
| 1 绪论 | 第12-23页 |
| 1.1 课题的研究背景与意义 | 第12-14页 |
| 1.2 场景的三维表现形式 | 第14-16页 |
| 1.2.1 "单视点视频+深度" | 第14页 |
| 1.2.2 深度图像概念介绍 | 第14-16页 |
| 1.2.3 视频编码评价标准 | 第16页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第16-17页 |
| 1.4 压缩感知理论综述 | 第17-19页 |
| 1.5 压缩感知理论的主要内容 | 第19-21页 |
| 1.5.1 信号的稀疏表示 | 第19-20页 |
| 1.5.2 观测矩阵的设计 | 第20-21页 |
| 1.5.3 信号重构 | 第21页 |
| 1.6 论文组织结构 | 第21-22页 |
| 1.7 本章小结 | 第22-23页 |
| 2 基于压缩感知的纹理图像自适应编解码 | 第23-33页 |
| 2.1 引言 | 第23页 |
| 2.2 基于压缩感知的自适应图像编码总体方案 | 第23-29页 |
| 2.2.1 图像的边缘提取 | 第24-25页 |
| 2.2.2 图像块的聚类 | 第25-26页 |
| 2.2.3 采样率的自适应分配 | 第26-27页 |
| 2.2.4 算法流程图 | 第27页 |
| 2.2.5 图像的重构 | 第27-29页 |
| 2.3 实验结果及分析 | 第29-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 3 基于块重叠的自适应采样压缩 | 第33-45页 |
| 3.1 引言 | 第33-34页 |
| 3.2 基于块重叠的自适应压缩采样 | 第34-39页 |
| 3.2.1 人类视觉特性的基本概念 | 第35页 |
| 3.2.2 图像显著性检测 | 第35-37页 |
| 3.2.3 重叠分块和图像块的自适应采样 | 第37-38页 |
| 3.2.4 评价标准 | 第38-39页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第39-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 4 基于压缩感知的自适应深度图像编解码 | 第45-56页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 基于压缩感知的自适应深度图像编解码总体方案 | 第45-51页 |
| 4.2.1 深度图像边缘的提取 | 第46-47页 |
| 4.2.2 图像的分块和图像块的聚类 | 第47-48页 |
| 4.2.3 自适应采样 | 第48-49页 |
| 4.2.4 图像的重构 | 第49页 |
| 4.2.5 算法流程图 | 第49-51页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第51-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 5 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 工作总结 | 第56-57页 |
| 5.2 工作展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第62-64页 |
| 学位论文数据集 | 第64页 |