摘要 | 第5-7页 |
ABSTRACT | 第7-8页 |
第一章 绪论 | 第11-16页 |
1.1 课题背景及概要 | 第11-14页 |
1.4 本文的研究内容及安排 | 第14-16页 |
第二章 分布式单视点视频编码 | 第16-41页 |
2.1 分布式视频编码理论背景 | 第17-20页 |
2.1.1 无损分布式编码的Slepian-Wolf 理论 | 第17-19页 |
2.1.2 带边信息有损压缩的率失真理论 | 第19-20页 |
2.2 实用的分布式视频编码框架 | 第20-26页 |
2.2.1 基于像素域的分布式视频编码框架 | 第21-23页 |
2.2.2 基于变换域的分布式视频编码框架 | 第23-25页 |
2.2.3 实验结果 | 第25-26页 |
2.3 时间边信息生成方案 | 第26-39页 |
2.3.1 关键帧复制法 | 第26-27页 |
2.3.2 前后关键帧平均法 | 第27-28页 |
2.3.3 运动补偿外推法 | 第28-29页 |
2.3.4 运动补偿内推法 | 第29-38页 |
2.3.5 基于Hash 码的运动补偿法 | 第38-39页 |
2.4 本章小结 | 第39-41页 |
第三章 基于比特平面预测的WZ 帧重构 | 第41-49页 |
3.1 现有的解码端重构方法 | 第41-43页 |
3.2 基于比特平面预测的WYNER-ZIV 帧重构 | 第43-44页 |
3.3 比特平面预测准确度统计及值选取 | 第44-45页 |
3.4 改进的重构概率密度函数 | 第45-46页 |
3.5 实验结果 | 第46-48页 |
3.6 本章小结 | 第48-49页 |
第四章 分布式多视点视频编码 | 第49-57页 |
4.1 分布式多视点视频编码框架 | 第50-51页 |
4.2 视间边信息生成 | 第51-55页 |
4.2.1 摄像头阵列 | 第51-52页 |
4.2.2 仿射模型法 | 第52-53页 |
4.2.3 子图匹配法 | 第53-55页 |
4.3 边信息融合 | 第55-56页 |
4.4 本章小结 | 第56-57页 |
第五章 基于条件随机场模型的多边信息融合 | 第57-70页 |
5.1 马尔科夫随机场模型 | 第58-60页 |
5.2 条件随机场模型 | 第60-63页 |
5.2.1 概率图模型 | 第60-61页 |
5.2.2 条件随机场模型 | 第61-63页 |
5.3 基于条件随机场模型的边信息融合 | 第63-67页 |
5.3.1 定义特征函数 | 第65-66页 |
5.3.2 获取真实标签 | 第66页 |
5.3.3 模型训练 | 第66-67页 |
5.3.4 测试推断 | 第67页 |
5.5 实验结果 | 第67-69页 |
5.6 本章小结 | 第69-70页 |
第六章 工作总结及展望 | 第70-72页 |
6.1 工作小结 | 第70页 |
6.2 未来的工作 | 第70-72页 |
参考文献 | 第72-75页 |
致谢 | 第75-77页 |
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第77-79页 |