图像视频感知适配方法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-24页 |
| 1.1 研究背景、意义及框架 | 第12-14页 |
| 1.2 重要度图 | 第14-16页 |
| 1.3 适配方法及客观评价模型 | 第16-19页 |
| 1.3.1 图像适配方法 | 第17-18页 |
| 1.3.2 视频适配方法 | 第18-19页 |
| 1.3.3 客观评价模型 | 第19页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第19-22页 |
| 1.5 本文章节结构 | 第22-23页 |
| 1.6 本章小结 | 第23-24页 |
| 第二章 联合颜色深度信息的重要度图及其提取算法 | 第24-42页 |
| 2.1 引言 | 第24-26页 |
| 2.2 深度信息获取及处理 | 第26-31页 |
| 2.2.1 基于Kinect的深度信息获取及处理 | 第26-31页 |
| 2.2.2 基于立体图像的深度信息获取及处理 | 第31页 |
| 2.3 联合颜色深度信息的重要度图提取算法 | 第31-34页 |
| 2.3.1 边缘和显著度检测 | 第32-33页 |
| 2.3.2 重要度图提取 | 第33-34页 |
| 2.4 实验结果及分析 | 第34-41页 |
| 2.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第三章 一种改进线裁剪的图像感知适配算法 | 第42-59页 |
| 3.1 基于线裁剪的图像感知适配算法 | 第42-46页 |
| 3.2 线裁剪算法的局限性 | 第46-48页 |
| 3.3 图像感知适配的ISC算法 | 第48-53页 |
| 3.3.1 反失真 | 第49-50页 |
| 3.3.2 新的能量图和门限 | 第50-53页 |
| 3.3.3 停止准则 | 第53页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第53-57页 |
| 3.5 本章小结 | 第57-59页 |
| 第四章 网格线正交移动的图像感知适配算法 | 第59-78页 |
| 4.1 引言 | 第59-62页 |
| 4.2 OMG算法 | 第62-72页 |
| 4.2.1 网格划分 | 第63-64页 |
| 4.2.2 主体目标识别及重要度图提取 | 第64-68页 |
| 4.2.3 前项和后项能量 | 第68-69页 |
| 4.2.4 总能量最小化 | 第69-72页 |
| 4.3 内容放大 | 第72-73页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第73-77页 |
| 4.5 本章小结 | 第77-78页 |
| 第五章 基于快速线裁剪的视频感知适配算法 | 第78-98页 |
| 5.1 引言 | 第78-80页 |
| 5.2 视频分析 | 第80-83页 |
| 5.2.1 摄像机运动估计 | 第80-81页 |
| 5.2.2 前景目标识别 | 第81-83页 |
| 5.3 视频适配的快速线裁剪(QSC)算法 | 第83-90页 |
| 5.3.1 视频帧聚集 | 第85页 |
| 5.3.2 ESC算法 | 第85-89页 |
| 5.3.3 鲁棒像素线识别 | 第89-90页 |
| 5.4 QSC算法性能分析 | 第90-92页 |
| 5.4.1 QSC算法的优点 | 第90-91页 |
| 5.4.2 QSC算法的局限性(弃用准则) | 第91-92页 |
| 5.5 实验结果及分析 | 第92-97页 |
| 5.6 本章小结 | 第97-98页 |
| 第六章 总结与展望 | 第98-102页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第98-99页 |
| 6.2 本文的创新点 | 第99-101页 |
| 6.3 未来工作展望 | 第101-102页 |
| 参考文献 | 第102-113页 |
| 在读博士学位期间取得的科研成果 | 第113-114页 |
