| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第14-21页 |
| 1.1 研究的背景与意义 | 第14-16页 |
| 1.2 视频编码理论发展简介 | 第16-19页 |
| 1.3 本文研究的内容 | 第19-20页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第20-21页 |
| 2 基于视觉感知的编码算法理论 | 第21-34页 |
| 2.1 引言 | 第21-22页 |
| 2.2 人眼视觉系统理论 | 第22-27页 |
| 2.2.1 对比敏感度 | 第23-24页 |
| 2.2.2 掩盖效应 | 第24-25页 |
| 2.2.3 视觉兴趣性 | 第25页 |
| 2.2.4 其他特性 | 第25-27页 |
| 2.3 基于视觉感知的关键编码算法 | 第27-33页 |
| 2.3.1 基于视觉感知的率失真优化算法 | 第28-30页 |
| 2.3.2 基于感知率失真优化的模式选择算法 | 第30-31页 |
| 2.3.3 基于感知率失真优化的系数级量化算法 | 第31-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 3 基于视觉感知的码率控制算法理论与改进 | 第34-50页 |
| 3.1 码率控制算法简介 | 第34-38页 |
| 3.1.1 X264码率控制算法步骤 | 第35-37页 |
| 3.1.2 感知模糊复杂度度量 | 第37-38页 |
| 3.2 宏块级量化参数偏移量 | 第38-47页 |
| 3.2.1 空域宏块级量化控制算法(VAQ) | 第39-40页 |
| 3.2.2 时域宏块级量化控制算法(MBTree) | 第40-47页 |
| 3.3 改进的分辨率自适应量化控制算法 | 第47-49页 |
| 3.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 4 基于竞争决策的量化参数寻优算法 | 第50-62页 |
| 4.1 竞争决策算法简介 | 第50-51页 |
| 4.2 MBTree算法 δ-ρ 模型 | 第51-54页 |
| 4.2.1 参考频度 ρ | 第52-53页 |
| 4.2.2 传统 δ-ρ 模型不足 | 第53-54页 |
| 4.3 基于竞争决策的最优量化参数选择 | 第54-57页 |
| 4.3.1 参数 ρ 样本统计特性 | 第54页 |
| 4.3.2 基于竞争决策构建模型 | 第54-57页 |
| 4.3.3 基于最优 δ-ρ 模型的量化控制算法 | 第57页 |
| 4.4 实验结果 | 第57-61页 |
| 4.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 5 总结与展望 | 第62-64页 |
| 5.1 总结 | 第62页 |
| 5.2 展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 作者简历 | 第67页 |