| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外在该方向的研究现状及分析 | 第10-15页 |
| 1.2.1 3D 视频技术的发展 | 第10-11页 |
| 1.2.2 3D 视频压缩格式及方法 | 第11-14页 |
| 1.2.3 视频压缩标准 | 第14页 |
| 1.2.4 3D 视频的 ROI 压缩 | 第14-15页 |
| 1.2.5 国内外研究现状总结 | 第15页 |
| 1.3 本文的主要研究内容与结构 | 第15-16页 |
| 第2章 3D 视频 ROI 压缩理论基础 | 第16-23页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 立体视觉系统模型 | 第16-19页 |
| 2.2.1 中心射影定律 | 第16-18页 |
| 2.2.2 双目视觉系统模型 | 第18-19页 |
| 2.3 2D 视频加深度图格式与基于深度图的图像渲染 | 第19-20页 |
| 2.4 ROI 视频压缩 | 第20-21页 |
| 2.5 压缩结果的评价方法 | 第21-22页 |
| 2.5.1 客观评价 | 第21-22页 |
| 2.5.2 主观评价 | 第22页 |
| 2.6 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于深度图处理的 ROI 选取 | 第23-37页 |
| 3.1 引言 | 第23页 |
| 3.2 景物深度与 ROI 选取的关系 | 第23-26页 |
| 3.3 深度图的区域分割 | 第26-31页 |
| 3.3.1 深度图分割方法选择 | 第26-28页 |
| 3.3.2 基于 mean shift 的图像分割方法 | 第28-31页 |
| 3.4 基于 SOBEL 算子的深度图边缘提取 | 第31-33页 |
| 3.5 基于数学形态学的预处理和后处理 | 第33-34页 |
| 3.6 实验结果分析 | 第34-36页 |
| 3.7 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于时空域滤波的 ROI 预处理 | 第37-55页 |
| 4.1 引言 | 第37页 |
| 4.2 H.264 压缩编码标准 | 第37-40页 |
| 4.2.1 H.264 标准的编解码流程 | 第37-38页 |
| 4.2.2 比特率和误差构成 | 第38-40页 |
| 4.3 基于空域滤波的 ROI 预处理方法 | 第40-44页 |
| 4.3.1 空域滤波 | 第41-42页 |
| 4.3.2 空域滤波对比特率的影响分析 | 第42-44页 |
| 4.4 基于时空域联合滤波的 ROI 预处理方法 | 第44-47页 |
| 4.4.1 时空域联合滤波算法 | 第44-45页 |
| 4.4.2 时空域联合滤波对比特率的影响分析 | 第45-47页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第47-54页 |
| 4.5.1 空域 ROI 预处理结果分析 | 第47-49页 |
| 4.5.2 时空域 ROI 预处理结果分析 | 第49-51页 |
| 4.5.3 H.264 压缩结果分析 | 第51-54页 |
| 4.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64页 |