| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 目录 | 第10-13页 |
| 插图索引 | 第13-15页 |
| 表格索引 | 第15-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-23页 |
| ·引言 | 第16-17页 |
| ·视频编码标准 | 第17-21页 |
| ·本文主要内容与贡献 | 第21-23页 |
| 第二章 基于视觉冗余的视频编码方法介绍 | 第23-36页 |
| ·背景介绍 | 第23-24页 |
| ·纹理合成技术 | 第24-29页 |
| ·纹理合成的基本原理 | 第24-25页 |
| ·纹理合成算法 | 第25-29页 |
| ·图像修复技术 | 第29-31页 |
| ·基于计算机视觉技术的视频编码方法 | 第31-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第三章 基于基元块自适应稀疏表示的超分辨率算法 | 第36-53页 |
| ·序言 | 第36-37页 |
| ·基于学习的超分辨率研究方法 | 第37-38页 |
| ·基于稀疏表示的图像超分辨率算法 | 第38-41页 |
| ·建立稀疏表示模型 | 第39-41页 |
| ·本文工作 | 第41页 |
| ·基于基元块自适应稀疏表示的超分辨率算法 | 第41-49页 |
| ·基元图像块的提取 | 第42-44页 |
| ·学习过程 | 第44-47页 |
| ·合成过程 | 第47-49页 |
| ·实验结果与分析 | 第49页 |
| ·本章小结 | 第49-53页 |
| 第四章 基于自适应字典稀疏表示超分辨率重建的视频编码系统 | 第53-77页 |
| ·序言 | 第53-55页 |
| ·基于超分辨重建的视频编码框架介绍 | 第55-58页 |
| ·学习过程 | 第56-57页 |
| ·合成过程 | 第57-58页 |
| ·基于自适应稀疏表示的超分辨率算法 | 第58-69页 |
| ·基于基元块的图像分割方法 | 第58-59页 |
| ·自适应字典学习 | 第59-63页 |
| ·动补偿帧内插方法MCFI | 第63-67页 |
| ·合成过程 | 第67页 |
| ·为何使用不同的稀疏表示模型? | 第67-69页 |
| ·实验结果与分析 | 第69-75页 |
| ·实验设置 | 第69-70页 |
| ·结果分析 | 第70-75页 |
| ·本章小结 | 第75-77页 |
| 第五章 总结与展望 | 第77-79页 |
| ·全文总结与结论 | 第77-78页 |
| ·未来工作展望 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 攻读学位论文期间发表的学术论文和科研成果目录 | 第88页 |