| 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 |