基于人眼观测特性的视频编码技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-34页 |
| ·传统视频编码技术概述 | 第11-25页 |
| ·本文研究动机和意义 | 第25-27页 |
| ·国内外研究现状 | 第27-31页 |
| ·本文工作和论文组织 | 第31-34页 |
| 2 基于运动前景提取和对比度的感知图模型 | 第34-50页 |
| ·引言 | 第34-37页 |
| ·前景运动物体提取 | 第37-43页 |
| ·对比度图 | 第43页 |
| ·子模型融合 | 第43-45页 |
| ·实验结果与分析 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 3 恰可观测失真(JND)建模 | 第50-59页 |
| ·引言 | 第50-52页 |
| ·背景亮度模型 | 第52-53页 |
| ·边缘掩膜模型 | 第53-56页 |
| ·实验结果与分析 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 4 基于JND的视频编码器 | 第59-78页 |
| ·引言 | 第59-60页 |
| ·经典率失真理论 | 第60-62页 |
| ·编码器架构 | 第62-64页 |
| ·JND预测 | 第64-68页 |
| ·基于JND的前向量化和后向反量化 | 第68-70页 |
| ·实验结果与分析 | 第70-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 5 基于人眼观测特性的环路滤波 | 第78-88页 |
| ·引言 | 第78-80页 |
| ·滤波强度计算 | 第80-84页 |
| ·实验结果与分析 | 第84-86页 |
| ·本章小结 | 第86-88页 |
| 6 基于上下文信息的自适应熵编码 | 第88-99页 |
| ·引言 | 第88-89页 |
| ·上下文建模 | 第89-93页 |
| ·基于系数重要性级别的概率学习和更新 | 第93-95页 |
| ·实验结果与分析 | 第95-97页 |
| ·本章小结 | 第97-99页 |
| 7 全文总结与未来工作 | 第99-101页 |
| ·总结 | 第99-100页 |
| ·未来工作 | 第100-101页 |
| 致谢 | 第101-103页 |
| 参考文献 | 第103-114页 |
| 附录1 攻读博士学位期间发表的论文 | 第114-116页 |
| 附录2 英文缩写对照表 | 第116-117页 |
