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交通监控可伸缩视频编码研究

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

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