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基于H.264的立体视频质量主客观评价方法研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第9-18页
    1.1 课题背景及研究意义第9-10页
    1.2 立体视频质量评价方法介绍第10-14页
        1.2.1 主观评价方法第10-12页
        1.2.2 客观评价方法第12-14页
    1.3 国内外研究现状第14-16页
    1.4 论文内容及结构安排第16-18页
第二章 人眼视觉特性第18-28页
    2.1 人类视觉系统的生理结构第18-20页
    2.2 基本视觉信息第20-22页
        2.2.1 基于颜色信息的视觉感知第20页
        2.2.2 基于亮度信息的视觉感知第20-22页
    2.3 立体视觉特性第22-27页
        2.3.1 心理学上的深度线索第22-24页
        2.3.2 生理学上的深度线索第24-27页
    2.4 本章小节第27-28页
第三章 立体视频相关理论第28-37页
    3.1 视频压缩简介第28-33页
        3.1.1 帧内预测第30页
        3.1.2 帧间预测第30-32页
        3.1.3 量化第32-33页
    3.2 立体匹配的理论基础第33-35页
        3.2.1 基于局部的约束算法第34页
        3.2.2 基于全局的约束算法第34-35页
    3.3 立体视差图的提取第35-36页
    3.4 本章小结第36-37页
第四章 立体视频质量主观评价第37-53页
    4.1 视频库的选取及建立第37-38页
    4.2 实验环境及设备的选取第38-39页
    4.3 测试人员选取第39-40页
    4.4 评价方法介绍第40-41页
    4.5 实验数据处理方法第41-44页
        4.5.1 淘汰异常者第42-43页
        4.5.2 剔除异常值第43页
        4.5.3 均值化处理第43-44页
    4.6 评价结果分析第44-47页
    4.7 主观评价结果规律探究第47-51页
        4.7.1 参数范围的测定第47-48页
        4.7.2 参考辅助视点的规律探究第48-49页
        4.7.3 分辨率与压缩损伤的探究第49-50页
        4.7.4 生理特征——性别因素的探究第50-51页
    4.8 本章小结第51-53页
第五章 立体视频质量客观评价第53-72页
    5.1 客观评价模型第53-67页
        5.1.1 基于时空结构信息的质量评价第53-58页
        5.1.2 基于梯度信息的结构相似度第58-63页
        5.1.3 BP神经网络训练权重第63-67页
    5.2 实验结果及分析第67-70页
        5.2.1 主客观结果分析第68页
        5.2.2 算法性能评价指标第68-70页
    5.3 本章小结第70-72页
第六章 总结与展望第72-74页
    6.1 总结第72页
    6.2 展望第72-74页
参考文献第74-80页
发表论文和参加科研情况说明第80-81页
致谢第81-82页

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