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基于冗余字典的分布式压缩感知视频编码算法研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
目录第8-10页
第1章 绪论第10-18页
    1.1 课题研究背景第10-13页
        1.1.1 课题研究背景和意义第10-12页
        1.1.2 研究意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-14页
    1.3 论文主要内容和结构安排第14-18页
        1.3.1 论文主要内容第14-15页
        1.3.2 结构安排第15-18页
第2章 分布式压缩感知视频编码相关理论第18-30页
    2.1 分布式视频编码第18-21页
        2.1.1 分布式视频编码基础第18-20页
        2.1.2 典型的分布式视频编解码器第20-21页
        2.1.3 分布式视频编码应用存在的挑战第21页
    2.2 压缩感知第21-28页
        2.2.1 压缩感知理论背景第21-24页
        2.2.2 稀疏信号表示第24页
        2.2.3 冗余字典第24-28页
    2.3 分布式压缩感知第28-29页
    2.4 本章小结第29-30页
第3章 基于冗余字典的帧内稀疏分解压缩算法第30-40页
    3.1 内容概述第30-31页
    3.2 单帧视频图像冗余字典的构建第31-33页
    3.3 稀疏分解系数压缩第33-35页
        3.3.1 量化第33页
        3.3.2 算术编码第33-34页
        3.3.3 自适应算术编码第34-35页
        3.3.4 算术解码第35页
    3.4 单帧视频图像的重建第35-36页
    3.5 性能评价第36-37页
    3.6 实验结果第37-39页
    3.7 本章小结第39-40页
第4章 基于背景字典的分布式压缩感知编码算法第40-48页
    4.1 内容概述第40-41页
    4.2 背景冗余字典的建立第41-43页
        4.2.1 背景信息提取第41-43页
        4.2.2 背景字典的训练第43页
    4.3 重建算法第43-44页
    4.4 实验结果第44-46页
    4.5 本章小结第46-48页
第5章 基于前景和背景字典的联合分布式压缩感知编码算法第48-58页
    5.1 内容概述第48-49页
    5.2 前景信息的提取第49页
    5.3 基于前景目标的冗余字典的建立第49-51页
        5.3.1 前景目标建立冗余字典原理第49-50页
        5.3.2 前景目标冗余字典的更新第50-51页
    5.4 前景和背景的联合重建第51页
    5.5 实验结果第51-55页
    5.6 本章小结第55-58页
结论第58-60页
参考文献第60-66页
攻读硕士学位期间所取得的成果第66-68页
致谢第68页

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