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基于有损率失真优化的AVS-M帧内更新算法研究

摘要第1-7页
Abstract第7-11页
第1章 绪论第11-17页
   ·课题背景第11-12页
   ·研究意义第12-13页
   ·AVS-M的技术特点和发展现状第13-14页
   ·国内外研究现状第14-15页
   ·论文的研究内容和章节安排第15-17页
     ·论文的研究内容第15-16页
     ·论文的章节安排第16-17页
第2章 AVS-M与H.264关键技术比较第17-28页
   ·视频编码的基本原理第17-18页
   ·视频编码标准的发展第18-20页
     ·MPEG-x系列标准第18-19页
     ·H.26x系列标准第19-20页
   ·AVS-M视频编码框架第20页
   ·AVS-M与H.264关键技术比较第20-26页
     ·帧内编码第21-22页
     ·帧间编码第22-23页
     ·变换/量化第23-24页
     ·熵编码第24-25页
     ·环路滤波第25页
     ·基于率失真优化的编码模式选择第25-26页
     ·网络适应性和抗误码第26页
   ·本章小结第26-28页
第3章 基于有损率失真优化的AVS-M帧内更新算法第28-49页
   ·无损率失真优化和有损率失真优化第28-30页
     ·无损率失真优化第29-30页
     ·有损率失真优化第30页
   ·差错扩散第30-34页
     ·端到端的差错扩散第31-33页
     ·端到端的总失真度第33-34页
   ·通用传输失真估算模型第34-41页
   ·基于有损率失真优化的AVS-M帧内模式更新第41-43页
     ·帧内帧间编码模式下的通用MB失真度估算第41-42页
     ·帧内更新准则及算法描述第42-43页
   ·模拟实验及分析第43-48页
   ·本章小结第48-49页
第4章 针对人脸区域的有损率失真优化帧内更新第49-71页
   ·人脸检测的主要方法及色彩空间第49-52页
     ·人脸检测的主要方法第49-50页
     ·人脸检测常用的色彩空间第50-52页
   ·基于肤色的视频人脸检测第52-56页
     ·光照补偿第52-53页
     ·肤色相似度计算第53-54页
     ·自适应阈值选取第54-55页
     ·图像二值化第55-56页
   ·基于Adaboost算法的视频人脸检测第56-64页
     ·集成机器学习第57-59页
     ·基于Adaboost算法的视频人脸检测方案第59-64页
   ·模拟实验及分析第64-69页
   ·本章小结第69-71页
总结与展望第71-74页
 1. 主要研究成果第71-72页
 2. 今后的研究方向第72-74页
致谢第74-75页
参考文献第75-80页
攻读硕士学位期间发表的论文第80页

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