基于视频压缩感知在测量域上的时间相关性研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·引言 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-11页 |
| ·压缩感知应用领域的研究现状 | 第8-10页 |
| ·压缩感知相关理论的研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文的主要内容以及结构安排 | 第11-13页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第11-12页 |
| ·本文的结构安排 | 第12-13页 |
| 第二章 压缩感知理论简介 | 第13-23页 |
| ·赋范向量空间 | 第13-15页 |
| ·压缩感知的数学模型 | 第15-16页 |
| ·压缩感知理论基础 | 第16-21页 |
| ·信号的稀疏表示 | 第16-17页 |
| ·测量矩阵的设计 | 第17-19页 |
| ·测量矩阵的性质 | 第17-19页 |
| ·测量矩阵的分类 | 第19页 |
| ·信号重构算法 | 第19-21页 |
| ·最小l1 范数法 | 第20页 |
| ·匹配追踪算法 | 第20-21页 |
| ·迭代阈值法 | 第21页 |
| ·最小全变分法 | 第21页 |
| ·小结 | 第21-23页 |
| 第三章 视频压缩感知在测量域上的相关噪声模型 | 第23-41页 |
| ·问题的引入 | 第23页 |
| ·测量域块匹配准则 | 第23-25页 |
| ·视频压缩感知在测量域上的相关噪声模型 | 第25-34页 |
| ·像素域相关模型 | 第25-26页 |
| ·测量域相关模型 | 第26-27页 |
| ·测量域相关噪声分析 | 第27-34页 |
| ·测量域相关噪声的建立 | 第27-28页 |
| ·测量域相关噪声分析 | 第28-34页 |
| ·实验结果 | 第34-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于测量域相关模型的时间相关性研究 | 第41-51页 |
| ·现有的基于压缩感知的视频编码方法 | 第41-44页 |
| ·利用三维小波变换的方法 | 第41-42页 |
| ·利用空域稀疏性的视频采样及重构算法 | 第42-43页 |
| ·基于压缩感知理论的编码器 | 第43-44页 |
| ·基于测量域相关模型的运动估计方法 | 第44-47页 |
| ·在测量域上的运动估计方法 | 第44-46页 |
| ·测量域运动估计方法的实现 | 第46-47页 |
| ·实验结果 | 第47-49页 |
| ·小结 | 第49-51页 |
| 第五章 基于视频压缩感知的自适应编码系统 | 第51-59页 |
| ·基于压缩感知的自适应视频编码系统 | 第51-52页 |
| ·关键技术 | 第52-54页 |
| ·块的初始划分 | 第52页 |
| ·基于测量域运动估计块的进一步分类 | 第52-53页 |
| ·采样率分配以及二次测量 | 第53页 |
| ·基于自适应编码的重构算法 | 第53-54页 |
| ·实验结果 | 第54-58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·全文总结 | 第59页 |
| ·下一步的研究工作 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 研究成果 | 第67-68页 |
