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视频编解码率控与优化算法研究

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第11-17页
    1.1 引言第11-12页
    1.2 视频编码标准发展现状第12-14页
    1.3 码率控制研究现状第14-15页
    1.4 主要研究内容第15-16页
    1.5 论文组织架构第16-17页
第二章 视频编码理论基础第17-37页
    2.1 视频编码框架第17页
    2.2 编码结构第17-19页
    2.3 帧内预测第19-20页
    2.4 帧间预测第20-25页
        2.4.1 参考结构第21-22页
        2.4.2 运动估计第22-24页
        2.4.3 搜索第24-25页
    2.5 变换与量化第25-27页
        2.5.1 变换编码第25-26页
        2.5.2 量化编码第26-27页
    2.6 滤波第27-30页
        2.6.1 去块滤波技术第28-29页
        2.6.2 样本自适应补偿第29-30页
    2.7 熵编码第30-32页
        2.7.1 变长编码第30-31页
        2.7.2 算术编码第31-32页
    2.8 码率控制基础理论第32-36页
        2.8.1 率失真优化技术第33-35页
        2.8.2 量化参数模型第35-36页
    2.9 小结第36-37页
第三章 即时类通信视频的VBR控制第37-57页
    3.1 可变比特率控制原理第37-38页
    3.2 模糊度BLUR模型第38-42页
        3.2.1 图像模糊化第38-39页
        3.2.2 BLUR统计第39-41页
        3.2.3 BLUR倍率模型第41页
        3.2.4 BLUR比值模型第41-42页
    3.3 客观质量高阶模型第42-44页
        3.3.1 PSNR客观评价第42-43页
        3.3.2 SSIM客观评价第43页
        3.3.3 联合图像质量评价第43-44页
    3.4 运动强度等级模型第44-48页
    3.5 基于即时类通信视频的VBR控制算法第48-49页
        3.5.1 目标比特率决策第48-49页
        3.5.2 VBR控制算法第49页
    3.6 测试与分析第49-56页
        3.6.1 测试序列与条件第49-50页
        3.6.2 算法性能分析第50-54页
        3.6.3 主观测试第54-56页
    3.7 小结第56-57页
第四章 面向监控类视频编码优化方法研究第57-71页
    4.1 AVS2场景编码基本原理第57-60页
        4.1.1 构建背景帧第57-59页
        4.1.2 背景帧长参考第59-60页
    4.2 AVS场景编码码率冲高问题及解决方法第60-61页
    4.3 背景图像量化参数决策第61-66页
        4.3.1 RAB结构下量化参数调整第62-63页
        4.3.2 LDP结构下量化参数调整第63-66页
    4.4 背景帧长参考优化第66-69页
        4.4.1 全局量化参数调节第66-67页
        4.4.2 参考结构调整第67-68页
        4.4.3 GOP级量化参数决策第68-69页
    4.5 测试与分析第69-70页
    4.6 小结第70-71页
第五章 基于多元线性回归的视频编码帧间预测技术第71-84页
    5.1 多元线性回归第71-73页
        5.1.1 多元线性回归模型第71-72页
        5.1.2 多元线性回归模型的参数估计第72-73页
    5.2 建立时域相关性模型第73-76页
        5.2.1 收集数据集第73-74页
        5.2.2 生成多元线性回归模型第74-75页
        5.2.3 SPSS多元线性回归分析方法第75页
        5.2.4 重构图像决策第75-76页
    5.3 基于多元线性回归的帧间预测算法第76-77页
    5.4 测试与分析第77-83页
        5.4.1 SPSS回归模型分析第77-81页
        5.4.2 测试平台和序列第81页
        5.4.3 编码性能分析第81-83页
    5.5 小结第83-84页
第六章 总结与展望第84-86页
    6.1 全文工作总结第84-85页
    6.2 后续工作展望第85-86页
致谢第86-87页
参考文献第87-91页
攻读硕士学位期间取得的成果第91页

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