| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 专用术语注释表 | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 显著度检测相关的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 基于HVS的HEVC编码器研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 HEVC视频编码原理及优化技术 | 第17-30页 |
| 2.1 HEVC中预测重要编码技术 | 第17-22页 |
| 2.1.1 HEVC编码总体流程 | 第17-18页 |
| 2.1.2 HEVC灵活的编码结构 | 第18-19页 |
| 2.1.3 HEVC预测编码 | 第19-22页 |
| 2.2 视觉显著度检测的关键技术 | 第22-26页 |
| 2.2.1 基于空域特征的显著度检测 | 第23-24页 |
| 2.2.2 基于频域特征的显著度检测 | 第24-25页 |
| 2.2.3 基于机器学习的显著度检测 | 第25-26页 |
| 2.3 HEVC帧内预测快速算法介绍 | 第26-29页 |
| 2.3.1 帧内预测模式选择快速算法 | 第26-27页 |
| 2.3.2 帧内预测CU划分快速算法 | 第27-28页 |
| 2.3.3 基于显著度的帧内预测快速算法 | 第28-29页 |
| 2.4 小结 | 第29-30页 |
| 第三章 一种结合全局特征和局部特征的显著度检测方法 | 第30-48页 |
| 3.1 结合全局特征和局部特征的显著度检测模型 | 第30-37页 |
| 3.1.1 空域全局显著度检测 | 第30-32页 |
| 3.1.2 空域局部显著度检测 | 第32-36页 |
| 3.1.3 空域全局显著度图与空域局部显著度图的融合 | 第36-37页 |
| 3.2 实验结果与分析 | 第37-46页 |
| 3.3 小结 | 第46-48页 |
| 第四章 基于视频显著度的帧内预测深度与模式选择优化 | 第48-61页 |
| 4.1 基于显著度的CU快速深度划分算法 | 第48-52页 |
| 4.1.1 HEVC中CU深度划分简介 | 第48-49页 |
| 4.1.2 基于显著度的CU快速深度划分具体方案 | 第49-50页 |
| 4.1.3 实验结果及分析 | 第50-52页 |
| 4.2 基于显著度的帧内模式快速选择具体方案 | 第52-56页 |
| 4.2.1 帧内预测模式选择分析 | 第52-53页 |
| 4.2.2 基于Sobel算子的边缘检测 | 第53-55页 |
| 4.2.3 基于显著度的帧内预测快速模式选择方法 | 第55-56页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第56-60页 |
| 4.4 小结 | 第60-61页 |
| 第五章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 总结 | 第61-62页 |
| 5.2 展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第67-68页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第68-69页 |
| 附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
