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基于边界模型的主观视觉图像压缩及处理技术

作者简介第1-4页
摘要第4-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-17页
   ·研究背景和研究内容第11-13页
   ·发展现状第13-15页
   ·本文结构安排第15-17页
第二章 基于边界模型的动态 ROI 编码系统第17-34页
   ·引言第17-18页
   ·系统框架第18-20页
   ·基于联合下采样-自适应插值的梗概图传输第20-23页
     ·基于 PAR 模型的自适应下采样第21-22页
     ·基于 PAR 模型的自适应上采样第22-23页
   ·基于边界的 ROI 描述第23-27页
     ·Graph-cut 理论在 ROI 检测中的应用第24页
     ·基于 Graph-cut 的边界连接算法第24-27页
   ·ROI 纹理编码第27-28页
   ·实验结果第28-33页
   ·小结第33-34页
第三章 基于边界树模型的残差编码器设计第34-51页
   ·引言第34-36页
   ·边界树结构及扫描第36-38页
   ·基于边界树结构的残差压缩第38-42页
     ·边界骨架编码第38-40页
     ·边界膨胀编码第40-42页
   ·实验结果及分析第42-49页
   ·小结第49-51页
第四章 基于边界模型的 JPEG 图像软解码技术第51-65页
   ·引言第51-53页
   ·去块效应的二维分段自回归模型建模第53-55页
     ·去块效应与软解码第53-54页
     ·2D-PAR 模型建模及求解第54-55页
   ·加权整体最小二乘解第55-58页
   ·实验结果第58-60页
   ·小结第60-65页
第五章 基于边界模型的蜕化图像自适应插值技术第65-89页
   ·引言第65-67页
   ·基于模型的非线性块预测第67-70页
   ·线性化及其结构整体最小二乘求解第70-73页
   ·PAR 模型参数初始化预测第73-74页
   ·实验结果及讨论第74-87页
   ·小结第87-89页
第六章 工作总结与展望第89-91页
   ·工作总结第89页
   ·工作展望第89-91页
参考文献第91-99页
致谢第99-101页
攻读博士学位期间的科研成果第101-103页
 发表的学术论文第101页
 获得的发明专利第101-102页
 参与的科研项目第102-103页

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