基于决策树的可伸缩视频编码的层间帧内预测
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展动态 | 第9-10页 |
| 1.3 论文研究的主要内容 | 第10-12页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第12-14页 |
| 第2章 AVC与HEVC中的关键技术分析 | 第14-27页 |
| 2.1 SHVC的架构及其特征 | 第14-15页 |
| 2.1.1 SHVC解码框架分析 | 第14-15页 |
| 2.1.2 SHVC技术特点 | 第15页 |
| 2.2 基本层编码技术分析 | 第15-19页 |
| 2.2.1 编解码框架 | 第16-17页 |
| 2.2.2 灵活的块大小 | 第17-18页 |
| 2.2.3 帧内预测 | 第18-19页 |
| 2.3 增强层编码技术分析 | 第19-23页 |
| 2.3.1 简单灵巧的树形编码结构 | 第20-22页 |
| 2.3.2 帧内预测 | 第22-23页 |
| 2.4 视频编解码技术的比较及分析 | 第23-24页 |
| 2.5 降低视频编解码复杂度的方法 | 第24-26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 高效可伸缩视频编码分析 | 第27-33页 |
| 3.1 可伸缩视频编码的框架设计与分析 | 第27-29页 |
| 3.1.1 编码框架 | 第27-28页 |
| 3.1.2 解码框架的具体设计 | 第28-29页 |
| 3.2 研究技术路线 | 第29-31页 |
| 3.3 构建层间预测方案 | 第31-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 基于决策树的帧内预测方向的快速选择 | 第33-45页 |
| 4.1 如何建立模型 | 第33-34页 |
| 4.2 模型建立流程分析 | 第34-37页 |
| 4.2.1 编码信息处理 | 第34-36页 |
| 4.2.2 基本层编码信息确定 | 第36-37页 |
| 4.3 模型选择与建立 | 第37-40页 |
| 4.3.1 机器学习模型选择 | 第38页 |
| 4.3.2 增强层快速选择模型建立 | 第38-39页 |
| 4.3.3 决策树模型属性选择 | 第39-40页 |
| 4.4 建立决策树模型 | 第40-41页 |
| 4.5 实验及结论 | 第41-43页 |
| 4.6 本章总结 | 第43-45页 |
| 第5章 总结与展望 | 第45-47页 |
| 5.1 总结 | 第45-46页 |
| 5.2 展望 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 攻读硕士学位期间论文发表及科研情况 | 第52页 |
