| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| ·研究意义 | 第9页 |
| ·分布式视频压缩中边信息生成方法的发展现状 | 第9-11页 |
| ·本文主要研究工作和内容安排 | 第11-12页 |
| 第二章 分布式视频编码系统 | 第12-18页 |
| ·分布式视频编码的理论基础 | 第12-13页 |
| ·两大分布式视频编码系统 | 第13-15页 |
| ·Stanford 大学的分布式视频编码系统 | 第14-15页 |
| ·Berkeley 大学的分布式视频编码系统 | 第15页 |
| ·分布式视频编码实验室系统的性能分析 | 第15-17页 |
| ·实验环境 | 第15-16页 |
| ·实验结果及分析 | 第16-17页 |
| ·分布式视频编码的挑战 | 第17-18页 |
| ·虚拟信道模型估计 | 第17页 |
| ·运动补偿与运动估计 | 第17页 |
| ·量化 | 第17-18页 |
| 第三章 内插和外推边信息生成方法比较 | 第18-24页 |
| ·理论基础知识背景 | 第18-21页 |
| ·信息熵（Entropy）比较 | 第19-21页 |
| ·边信息生成中的 occlusion 问题 | 第21页 |
| ·内插和外推边信息生成方法实验分析 | 第21-23页 |
| ·实验环境 | 第21页 |
| ·实验结果及分析 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第四章 最小二乘法在分布式视频解码中的应用 | 第24-44页 |
| ·分布式视频压缩中块效应的影响 | 第24-27页 |
| ·DCT 变换产生的块效应 | 第24-26页 |
| ·运动补偿产生的块效应 | 第26-27页 |
| ·最小二乘法在视频图像处理上的应用 | 第27-32页 |
| ·最小二乘预测法 （Least Square Estimation） | 第27-29页 |
| ·最小二乘法在图像压缩处理上的应用 | 第29-31页 |
| ·最小二乘法在视频压缩处理上的应用 | 第31-32页 |
| ·最小二乘法在分布式视频压缩中的应用研究 | 第32-37页 |
| ·基于最小二乘的边信息生成方法 | 第33-36页 |
| ·基于最小二乘的分布式视频滤波 | 第36-37页 |
| ·分布式视频压缩中最小二乘的快速实现（Fast LSP） | 第37页 |
| ·实验结果分析 | 第37-42页 |
| ·最小二乘边信息生成方法 | 第38-39页 |
| ·最小二乘滤波 | 第39-40页 |
| ·基于最小二乘的分布式视频压缩系统 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 结论 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-50页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 附件 | 第52页 |