| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 缩略词表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-19页 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 | 第14页 |
| 1.2 国内外研究历史及现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 视频编码标准的发展历史 | 第14-17页 |
| 1.2.1.1 由国际标准组织制定的视频编码标准 | 第14-16页 |
| 1.2.1.2 由企业制定的视频编码标准 | 第16-17页 |
| 1.2.1.3 我国独立制定的视频编码标准 | 第17页 |
| 1.2.2 当前视频编码标准研究现状 | 第17页 |
| 1.3 本文的研究内容及组织结构 | 第17-19页 |
| 第二章 HEVC视频编码标准 | 第19-35页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 HEVC中彩色视频的采样格式 | 第19-20页 |
| 2.3 HEVC的编码框架和编码单元 | 第20-25页 |
| 2.3.1 编码框架 | 第20-21页 |
| 2.3.2 HEVC中的编码单位 | 第21-25页 |
| 2.3.2.1 编码树单元 | 第21-22页 |
| 2.3.2.2 编码单元 | 第22-23页 |
| 2.3.2.3 预测单元 | 第23-24页 |
| 2.3.2.4 变换单元 | 第24-25页 |
| 2.4 HEVC主要编码技术介绍 | 第25-33页 |
| 2.4.1 帧内预测 | 第25-27页 |
| 2.4.1.1 角度预测模式 | 第25-26页 |
| 2.4.1.2 DC和Planar预测模式 | 第26页 |
| 2.4.1.3 帧内预测中的两种特殊编码模式 | 第26-27页 |
| 2.4.2 帧间预测 | 第27-28页 |
| 2.4.3 变换与量化 | 第28-30页 |
| 2.4.3.1 变换矩阵 | 第28-29页 |
| 2.4.3.2 量化 | 第29-30页 |
| 2.4.4 熵编码 | 第30-32页 |
| 2.4.4.1 语法元素二值化 | 第31页 |
| 2.4.4.2 上下文建模 | 第31-32页 |
| 2.4.4.3 算术编码 | 第32页 |
| 2.4.5 环内滤波器 | 第32-33页 |
| 2.5 HEVC与其他编码标准性能对比 | 第33-34页 |
| 2.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 一种基于HEVC去块效应滤波器的改进算法 | 第35-47页 |
| 3.1 引言 | 第35页 |
| 3.2 去块效应滤波器算法分析 | 第35-39页 |
| 3.2.1 滤波决策 | 第35-37页 |
| 3.2.1.1 滤波强度的判定 | 第35-36页 |
| 3.2.1.2 滤波模式的选择 | 第36-37页 |
| 3.2.2 滤波操作 | 第37-39页 |
| 3.2.2.1 正常滤波模式 | 第37-39页 |
| 3.2.2.2 强滤波模式 | 第39页 |
| 3.3 本章提出的算法分析 | 第39-41页 |
| 3.3.1 改进去块效应滤波器算法的出发点 | 第39-40页 |
| 3.3.2 滤波异常情况的分析与总结 | 第40-41页 |
| 3.3.3 正常模式滤波的优化算法 | 第41页 |
| 3.4 测试及结果 | 第41-46页 |
| 3.4.1 算法实现框架及测试环境参数 | 第41-43页 |
| 3.4.2 测试结果及结论 | 第43-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于帧内预测模式残差变换编码的直流系数估计算法 | 第47-59页 |
| 4.1 引言 | 第47页 |
| 4.2 本章提出的算法分析 | 第47-55页 |
| 4.2.1 算法出发点 | 第47-49页 |
| 4.2.2 理论性能空间 | 第49页 |
| 4.2.3 算法框架 | 第49-50页 |
| 4.2.4 直流系数估计算法 | 第50-55页 |
| 4.3 测试及结果 | 第55-58页 |
| 4.3.1 算法实现框架及测试环境参数 | 第55页 |
| 4.3.2 测试结果及结论 | 第55-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 一种基于自适应导向图像滤波器的视频质量提升算法 | 第59-69页 |
| 5.1 引言 | 第59页 |
| 5.2 导向图像滤波器简介 | 第59-60页 |
| 5.3 HEVC中的自适应导向图像滤波器算法 | 第60-64页 |
| 5.3.1 编码框架改动 | 第60页 |
| 5.3.2 自适应导向图像滤波器的算法推导 | 第60-61页 |
| 5.3.3 自适应导向图像滤波器的性能分析 | 第61-62页 |
| 5.3.4 基于梯度的自适应导向图像滤波器参数估计方法 | 第62-64页 |
| 5.3.5 参数的语法元素设计 | 第64页 |
| 5.4 测试及结果 | 第64-68页 |
| 5.4.1 算法实现框架及测试环境参数 | 第64-65页 |
| 5.4.2 测试结果及结论 | 第65-68页 |
| 5.5 本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 全文总结与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 全文总结 | 第69页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第75-76页 |
