摘要 | 第3-6页 |
Abstract | 第6-9页 |
第1章 绪论 | 第18-27页 |
1.1 研究背景与意义 | 第18-20页 |
1.2 国内外研究现状 | 第20-24页 |
1.3 创新性及本文结构 | 第24-27页 |
第2章 关键技术 | 第27-38页 |
2.1 引言 | 第27页 |
2.2 可伸缩视频编码 | 第27-30页 |
2.2.1 时间可伸缩 | 第28页 |
2.2.2 空间可伸缩 | 第28-29页 |
2.2.3 质量可伸缩 | 第29-30页 |
2.3 交通监控视频背景建模 | 第30-34页 |
2.4 交通监控视频运动检测 | 第34-37页 |
2.4.1 获取运动区域 | 第34-36页 |
2.4.2 获取运动目标 | 第36-37页 |
2.5 本章小结 | 第37-38页 |
第3章 适用于交通监控视频的时间可伸缩帧间快速编码算法 | 第38-51页 |
3.1 引言 | 第38-39页 |
3.2 编码原理 | 第39-40页 |
3.3 宏块模式统计分析 | 第40-45页 |
3.4 分级B帧快速编码算法 | 第45-46页 |
3.5 实验结果 | 第46-50页 |
3.6 本章小结 | 第50-51页 |
第4章 基于视觉注意模型的道路监控视频关键帧提取算法 | 第51-70页 |
4.1 引言 | 第51-52页 |
4.2 基于运动目标的视觉注意度提取 | 第52-58页 |
4.2.1 运动目标运动方向和强度注意模型 | 第54-56页 |
4.2.2 运动目标位置注意模型 | 第56-57页 |
4.2.3 基于位置优先的视觉注意模型生成 | 第57-58页 |
4.3 关键帧提取 | 第58-60页 |
4.4 实验结果 | 第60-69页 |
4.5 本章小结 | 第69-70页 |
第5章 跟踪感知下适于快速检索的均衡自适应GOP编码算法 | 第70-91页 |
5.1 引言 | 第70-73页 |
5.2 交通事件和对象扩展编码 | 第73-75页 |
5.3 自适应GOP结构划分 | 第75-79页 |
5.4 基于跟踪最优的压缩编码 | 第79-83页 |
5.4.1 跟踪效果度量 | 第81-82页 |
5.4.2 量化优化 | 第82-83页 |
5.5 实验结果 | 第83-90页 |
5.5.1 编码效率 | 第83-87页 |
5.5.2 视频摘要 | 第87-89页 |
5.5.3 压缩域检索 | 第89页 |
5.5.4 计算复杂度 | 第89-90页 |
5.6 本章小结 | 第90-91页 |
第6章 适用于交通监控的内容自适应空间可伸缩视频编码算法 | 第91-108页 |
6.1 引言 | 第91-93页 |
6.2 系统编码结构 | 第93-94页 |
6.3 内容自适应的空间可伸缩性 | 第94-100页 |
6.3.1 车辆跟踪 | 第96-98页 |
6.3.2 主导车辆定位 | 第98-100页 |
6.4 实验结果 | 第100-107页 |
6.4.1 编码效率 | 第101-106页 |
6.4.2 计算复杂度 | 第106-107页 |
6.5 本章小结 | 第107-108页 |
第7章 适于交通监控视频的空间可伸缩容错编码与错误隐藏算法 | 第108-133页 |
7.1 引言 | 第108-110页 |
7.2 基于反馈的容错编码 | 第110-117页 |
7.2.1 基于错误跟踪的帧内刷新 | 第110-114页 |
7.2.2 基于参考帧选择的容错编码 | 第114-117页 |
7.3 空间增强层自适应错误隐藏算法 | 第117-121页 |
7.3.1 交通监控视频空间增强层宏块模式统计 | 第118-120页 |
7.3.2 错误隐藏算法 | 第120-121页 |
7.3.3 错误隐藏后NACK发送分析 | 第121页 |
7.4 跟踪最优下的冗余编码 | 第121-123页 |
7.5 实验结果 | 第123-132页 |
7.5.1 基于反馈的容错编码 | 第123-129页 |
7.5.2 错误隐藏 | 第129-130页 |
7.5.3 跟踪最优下冗余编码 | 第130-132页 |
7.6 本章小结 | 第132-133页 |
第8章 总结与展望 | 第133-137页 |
8.1 总结 | 第133-134页 |
8.2 展望 | 第134-137页 |
参考文献 | 第137-149页 |
攻读博士学位期间主要的研究成果 | 第149-150页 |
致谢 | 第150页 |