基于网格模型的运动估计中特征点的提取
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-15页 |
| §1-1视频图像压缩技术的发展现状 | 第8页 |
| §1-2 视频图像压缩编码标准 | 第8-9页 |
| §1-3 视频图像压缩的关键技术 | 第9-14页 |
| 1-3-1 运动估计技术 | 第9-11页 |
| 1-3-2 运动补偿技术 | 第11页 |
| 1-3-3 运动估计的关键技术指标 | 第11-12页 |
| 1-3-4 网格运动模型 | 第12-14页 |
| §1-4 论文主要安排 | 第14-15页 |
| 1-4-1 主要研究内容 | 第14页 |
| 1-4-2 章节安排 | 第14-15页 |
| 第二章 离散小波变换和冗余小波变换 | 第15-26页 |
| §2-1 小波变换的基础知识 | 第15-18页 |
| 2-1-1 小波变换概述 | 第15页 |
| 2-1-2 连续小波变换 | 第15-16页 |
| 2-1-3 离散小波变换 | 第16-17页 |
| 2-1-4 多分辨率分析和MALLAT 算法 | 第17-18页 |
| §2-2 图像的小波分解 | 第18-19页 |
| §2-3 冗余小波变换 | 第19-21页 |
| §2-4 冗余小波变换系数分布特性 | 第21-23页 |
| §2-5 冗余小波变换的时移不变特性 | 第23-25页 |
| §2-7 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 图像的特征点提取 | 第26-34页 |
| §3-1 经典的边缘检测算法 | 第26-30页 |
| 3-1-1 基于梯度的边缘检测算子 | 第26-28页 |
| 3-1-2 拉普拉斯算子 | 第28页 |
| 3-1-3 LOG 算子 | 第28-29页 |
| 3-1-4 CANNY 边缘检测器 | 第29页 |
| 3-1-5 沈俊边缘检测方法 | 第29页 |
| 3-1-6 曲面拟合法 | 第29-30页 |
| §3-2 基于小波算子的边缘检测方法 | 第30-31页 |
| §3-3 基于冗余小波的边缘检测方法 | 第31-33页 |
| §3-4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于自适应阈值的特征点的提取 | 第34-47页 |
| §4-1 采用固定阈值的特征点选取方法 | 第34页 |
| §4-2 自适应阈值的选取方法 | 第34-40页 |
| §4-3 特征点提取方法 | 第40-43页 |
| §4-4 运动估计和补偿算法的实现 | 第43-44页 |
| 4-4-1 潜在运动区的选取 | 第43-44页 |
| 4-4-2 时域运动估计和补偿方法 | 第44页 |
| §4-5 试验结果 | 第44-46页 |
| §4-6 算法总结 | 第46-47页 |
| 第五章 结论 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第51页 |
