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基于张量特征值分析的特征表示及典型应用

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-12页
符号对照表第12-13页
缩略语对照表第13-16页
第一章 绪论第16-22页
   ·选题意义及背景第16页
   ·张量特征值概述第16-17页
   ·张量分解方法概述第17页
   ·图像边缘特征及偏度一维像概述第17-18页
   ·视频压缩原理第18-19页
   ·本文的主要研究内容及章节安排第19-22页
第二章 梯度偏度张量及张量分解第22-32页
   ·引言第22页
   ·张量基本定义第22-25页
   ·梯度偏度张量第25-28页
     ·偏度第25-26页
     ·梯度偏度张量第26-28页
   ·Tucker分解法第28-29页
   ·张量的紧凑表示第29-30页
   ·总结第30-32页
第三章 基于GST最大D特征值的图像边缘特征检测第32-44页
   ·引言第32页
   ·图像边缘检测的基本步骤第32-33页
     ·图像边缘分类第32页
     ·图像边缘检测步骤第32-33页
   ·基于导数的边缘检测方法第33-34页
   ·GST最大D特征值的图像边缘特征表示第34-38页
     ·GST的D特征值求解第34-37页
     ·图像边缘特征检测的GST最大D特征值方法第37-38页
   ·仿真结果第38-43页
   ·小结第43-44页
第四章 基于GST最大D特征值的偏度一维像第44-52页
   ·引言第44页
   ·梯度偏度张量的三维推广第44-46页
   ·偏度一维像第46-50页
   ·总结第50-52页
第五章 基于张量分解的视频压缩算法第52-80页
   ·引言第52页
   ·张量分解算法第52-57页
     ·张量HOSVD分解第52-53页
     ·张量多次Tucker—ALS分解算法第53-57页
   ·基于MTTALS算法的视频压缩具体实现第57-67页
     ·数据分块策略第57-60页
     ·量化编码第60-62页
     ·算法的具体实现第62-65页
     ·压缩性能分析第65-67页
   ·仿真结果及性能分析第67-78页
     ·视频压缩算法参数的选择第67-71页
     ·与H.264对比分析第71-78页
   ·总结第78-80页
第六章 工作总结及展望第80-82页
   ·工作总结第80页
   ·展望第80-82页
参考文献第82-86页
致谢第86-88页
作者简介第88页

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