面向智能监控中动态感兴趣区域的识别和编码
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题背景及意义 | 第9-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-15页 |
| ·视觉注意机制模型 | 第12-13页 |
| ·图像感兴趣区域编码技术 | 第13-14页 |
| ·视频感兴趣区域的编码技术 | 第14-15页 |
| ·本文的研究内容和贡献 | 第15页 |
| ·论文的组织 | 第15-17页 |
| 第2章 感兴趣区域（ROI）的识别 | 第17-34页 |
| ·物体的显著性 | 第17-18页 |
| ·有代表性的显著度模型 | 第18-26页 |
| ·KU模型 | 第18-19页 |
| ·AIM模型 | 第19-21页 |
| ·SUPRISE模型 | 第21-22页 |
| ·PFT模型 | 第22-23页 |
| ·SUN模型 | 第23-26页 |
| ·本文采用的ROI检测算法 | 第26-30页 |
| ·谱残差模型简介 | 第26页 |
| ·谱残差模型的理论基础 | 第26-27页 |
| ·谱残差的表示 | 第27页 |
| ·谱残差模型的算法过程 | 第27-30页 |
| ·基于谱残差模型的改进策略 | 第30-33页 |
| ·相位谱方法（PFT） | 第30-31页 |
| ·谱残差方法（SR）和相位谱方法（PFT）的比较 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 感兴趣区域（ROI）的预处理 | 第34-44页 |
| ·感兴趣区域（ROI）预处理的基本思想 | 第34页 |
| ·ROI预处理算法 | 第34-37页 |
| ·ROI预处理算法流程图 | 第34页 |
| ·ROI预处理算法详细步骤 | 第34-37页 |
| ·RO I预处理的实验结果 | 第37-42页 |
| ·实验结果举例 | 第37页 |
| ·实验结果评价 | 第37-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第4章 感兴趣区域（ROI）的编码 | 第44-58页 |
| ·感兴趣区域（ROI）的编码的基本思想 | 第44页 |
| ·感兴趣区域（ROI）标识框架 | 第44-48页 |
| ·背景和需求 | 第44-45页 |
| ·感兴趣区域高层语法建议 | 第45-46页 |
| ·感兴趣区域（ROI）标识框架在系统中的使用方法 | 第46-47页 |
| ·感兴趣区域标识框架解决方案示例 | 第47-48页 |
| ·感兴趣区域质量可分级的码率控制方法 | 第48-54页 |
| ·质量评价标准SSIM模型 | 第49-50页 |
| ·质量可分级的码率控制算法 | 第50-54页 |
| ·感兴趣区域（ROI）编码的实验结果 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 结论 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
