视频编码量化算法的优化与实现
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第13-18页 |
| 1.1 研究的背景与意义 | 第13-15页 |
| 1.2 论文研究内容 | 第15-17页 |
| 1.3 论文结构安排 | 第17-18页 |
| 2 视频编解码量化算法 | 第18-31页 |
| 2.1 视频编码框架 | 第18-20页 |
| 2.2 软硬判决量化算法概述 | 第20-22页 |
| 2.3 率失真原理及应用 | 第22-26页 |
| 2.3.1 率失真原理 | 第22-24页 |
| 2.3.2 率失真原理在模式选择中的应用 | 第24-26页 |
| 2.4 传统的标量量化算法 | 第26-27页 |
| 2.5 软硬判决量化机制的差别 | 第27-29页 |
| 2.6 软硬量化算法研究现状 | 第29-31页 |
| 3 自适应硬判决量化算法 | 第31-46页 |
| 3.1 自适应量化算法的提出 | 第31-32页 |
| 3.2 基于DCT系数分布的自适应量化算法 | 第32-35页 |
| 3.2.1 几种简单的DCT分布 | 第32-33页 |
| 3.2.2 自适应量化硬判决量化面临的挑战 | 第33-35页 |
| 3.3 邻近块非零系数个数 | 第35-37页 |
| 3.4 启发式建模方法 | 第37-38页 |
| 3.5 最佳偏移量分析 | 第38-41页 |
| 3.6 自适应量化算法实验结果 | 第41-45页 |
| 3.7 自适应量化算法小结 | 第45-46页 |
| 4 自适应感知硬判决量化算法 | 第46-61页 |
| 4.1 率失真优化量化算法 | 第46-47页 |
| 4.2 感知率失真优化量化算法 | 第47-48页 |
| 4.3 率失真优化量化算法现状以及性能测试 | 第48-51页 |
| 4.4 感知自适应硬判决量化算法 | 第51-54页 |
| 4.5 自适应量化 | 第54-60页 |
| 4.6 感知自适应硬判决量化算法总结 | 第60-61页 |
| 5 总结与展望 | 第61-64页 |
| 5.1 本文完成的工作和创新点 | 第61-62页 |
| 5.2 进一步研究 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 作者简历 | 第68页 |
