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基于群智能优化的运动估计算法研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-12页
主要符号对照表第12-14页
第一章 绪论第14-34页
   ·研究背景和意义第14-21页
     ·视频编码概述第14-18页
     ·运动估计概述第18-21页
   ·国内外研究热点和现状第21-31页
     ·运动估计算法的发展现状第21-25页
     ·运动估计算法面临的主要问题第25-27页
     ·群智能优化技术及发展现状第27-31页
   ·论文主要研究成果与内容结构第31-34页
     ·论文主要研究成果第31-32页
     ·论文内容结构第32-34页
第二章 基于粒子群优化的运动估计算法第34-56页
   ·粒子群优化算法简介第34-37页
   ·基于变异粒子群优化的快速运动估计算法第37-44页
     ·初始粒子种群和粒子适应度函数的选择第38-41页
     ·变异操作第41-43页
     ·终止策略设计第43-44页
     ·算法描述第44页
   ·基于单纯形粒子群优化的快速运动估计算法第44-47页
     ·引入单纯形优化第44-45页
     ·粒子群优化运动估计中的单纯形搜索第45-47页
     ·算法描述第47页
   ·实验结果及分析第47-55页
     ·参数选择分析第48-50页
     ·实验结果分析第50-55页
   ·本章小结第55-56页
第三章 基于生物地理分布优化的运动估计算法第56-82页
   ·生物地理分布优化算法简介第56-60页
     ·迁徙操作第57-59页
     ·变异操作第59页
     ·算法流程第59-60页
   ·基于混沌的生物地理分布优化算法第60-68页
     ·引入混沌优化第60-61页
     ·混沌映射第61-63页
     ·混沌初始化和混沌搜索第63-64页
     ·算法描述第64页
     ·实验结果及分析第64-68页
   ·基于生物地理分布优化的快速运动估计算法第68-80页
     ·初始岛屿群和岛屿适应度函数的选择第68-70页
     ·迁徙和变异操作第70-71页
     ·混沌优化搜索第71-72页
     ·相同点检查和终止策略第72-73页
     ·算法描述第73页
     ·实验结果及分析第73-80页
   ·本章小结第80-82页
第四章 H.264/AVC 视频编码中的快速运动估计算法第82-99页
   ·H.264/AVC 中运动估计的新技术第82-83页
   ·H.264/AVC 中采用的快速运动估计算法第83-87页
     ·UMHexagonS 算法第84-85页
     ·EPZS 算法第85-87页
     ·算法性能分析第87页
   ·H.264/AVC 中基于生物地理分布优化的自适应快速运动估计算法第87-95页
     ·初始岛屿群的改进第88-89页
     ·岛屿适应度函数的改进第89-90页
     ·自适应搜索策略第90-93页
     ·动态搜索范围第93-94页
     ·自适应提前终止第94页
     ·算法描述第94-95页
   ·实验结果及分析第95-98页
     ·实验环境和基本条件第95-96页
     ·算法性能比较第96-98页
   ·本章小结第98-99页
第五章 可分级视频编码中的快速运动估计算法第99-114页
   ·可分级视频编码中的层间预测技术第99-104页
     ·层间运动预测第100-101页
     ·层间残差预测第101页
     ·层间帧内预测第101-102页
     ·层间预测性能分析第102-104页
   ·可分级视频编码中的运动估计特点第104-106页
     ·空域增强层的运动估计特点第104-105页
     ·可分级视频编码中采用的 TZSearch 运动估计算法第105-106页
   ·空域可分级中基于层间预测的快速运动估计算法第106-110页
     ·增强层中预测运动矢量的选择第106-108页
     ·增强层中运动估计的搜索策略和范围的调整第108-109页
     ·结合层间残差预测的调整第109-110页
   ·实验结果及分析第110-113页
     ·实验环境第110页
     ·算法性能比较第110-113页
   ·本章小结第113-114页
第六章 全文总结第114-117页
   ·本文工作总结第114-115页
   ·进一步的研究工作第115-117页
致谢第117-118页
参考文献第118-131页
攻博期间取得的研究成果第131-132页

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