基于HEVC的低复杂度与低码率编码技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 高效视频编码标准 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.4 本文的研究内容及主要贡献 | 第13-14页 |
| 1.5 论文的章节安排 | 第14-15页 |
| 第2章 HEVC标准简介 | 第15-29页 |
| 2.1 高效视频编码标准提出 | 第15-16页 |
| 2.1.1 视频编码发展历程 | 第15页 |
| 2.1.2 HEVC标准分类 | 第15-16页 |
| 2.2 HEVC标准压缩编码基础 | 第16-25页 |
| 2.2.1 HEVC编码器原理 | 第16-17页 |
| 2.2.2 HEVC标准关键技术 | 第17-23页 |
| 2.2.3 HEVC编码结构 | 第23-25页 |
| 2.3 HEVC测试模型 | 第25-27页 |
| 2.3.1 HM简介 | 第25页 |
| 2.3.2 HM的使用 | 第25-27页 |
| 2.3.3 HM的编码模块 | 第27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 基于四叉树概率预测的低复杂度视频编码算法 | 第29-47页 |
| 3.1 HEVC中四叉树结构 | 第29-30页 |
| 3.2 四叉树结构复杂度与编码复杂度关系 | 第30-32页 |
| 3.3 影响最优CU分布的因素 | 第32-35页 |
| 3.3.1 CU分布概率受QP影响 | 第32-33页 |
| 3.3.2 CU分布概率受GOP影响 | 第33-34页 |
| 3.3.3 CU分布概率受场景内容影响 | 第34-35页 |
| 3.4 四叉树概率预测机制 | 第35-38页 |
| 3.4.1 四叉树分布概率建模 | 第35-36页 |
| 3.4.2 四叉树概率更新机制 | 第36-37页 |
| 3.4.3 算法流程 | 第37-38页 |
| 3.5 实验结果及分析 | 第38-45页 |
| 3.5.1 测试条件及编码环境配置 | 第38-39页 |
| 3.5.2 客观性能评估 | 第39-42页 |
| 3.5.3 CU划分结果分析 | 第42-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-47页 |
| 第4章 基于差值图像的低码率视频编码算法 | 第47-65页 |
| 4.1 I帧图像的输出码率 | 第47-50页 |
| 4.1.1 I帧图像 | 第47-48页 |
| 4.1.2 码率分析 | 第48-50页 |
| 4.2 视频编码中引入差值图像 | 第50-56页 |
| 4.2.1 差值图像的引入 | 第50-51页 |
| 4.2.2 差值图像的统计特征 | 第51-53页 |
| 4.2.3 差值图像的编码特征 | 第53-56页 |
| 4.3 基于差值图像的I帧编码算法 | 第56-59页 |
| 4.3.1 差值图像的获取 | 第56-57页 |
| 4.3.2 算法流程图 | 第57-59页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第59-63页 |
| 4.4.1 测试条件及编码环境配置 | 第59页 |
| 4.4.2 客观性能评估 | 第59-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-65页 |
| 第5章 总结与展望 | 第65-69页 |
| 参考文献 | 第69-77页 |
| 攻读硕士期间所发表的学术论文 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
