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立体影像压缩方法研究

摘要第1-8页
Abstract第8-13页
第一章 绪论第13-27页
   ·研究背景与意义第13-15页
   ·立体影像数据压缩现状概述第15-25页
     ·数据压缩基础第15-17页
     ·图像压缩技术简介第17-23页
     ·立体影像压缩技术现状第23-25页
   ·本文的研究内容及结构第25-27页
     ·研究内容和方法第25页
     ·本文的章节安排第25-27页
第二章 立体影像编码基础第27-52页
   ·立体成像基础第27-30页
   ·左右图像间的相关性分析第30-32页
   ·立体影像的基本编码结构第32-34页
   ·开环与闭环结构第34-35页
   ·视差估计与编码第35-43页
     ·固定块大小视差估计第36-37页
     ·基于马尔科夫模型的视差估计第37-38页
     ·重叠块视差估计第38-40页
     ·基于四叉树的自适应块视差估计第40-42页
     ·基于三角网的自适应视差表示第42-43页
   ·视差补偿方法第43-51页
     ·空域视差补偿第43-45页
     ·变换域视差补偿第45-47页
     ·小波域视差补偿第47-51页
 本章小结第51-52页
第三章 基于自适应提升模式的立体影像压缩方法第52-73页
   ·引言第52-53页
   ·矢量提升模式第53-56页
   ·考虑小波移变特性的改进方法第56-60页
     ·平移变化与子带耦合第56-57页
     ·平移与各相位之间的关系第57-59页
     ·各相位子带的计算方法第59-60页
   ·考虑异常点的自适应分解方法第60-64页
     ·异常点的影响第60-62页
     ·考虑异常点的混合提升模式第62页
     ·异常点的位置的编码第62-64页
   ·实验与结果分析第64-72页
     ·实验方法与测试影像第64页
     ·预测性能测试第64-67页
     ·压缩性能测试第67-68页
     ·压缩对密集匹配的影响测试第68-72页
 本章小结第72-73页
第四章 立体影像无损压缩方法第73-92页
   ·引言第73-74页
   ·无损预测立体影像编码方法第74-83页
     ·无损预测方法第74-77页
     ·立体图像预测编码方法第77-81页
     ·实验结果与分析第81-83页
   ·基于自适应矢量提升的立体图像无损压缩方法第83-91页
     ·自适应矢量提升的目标图无损压缩方法第84-85页
     ·分辨率可分级的参考图无损压缩方法第85-87页
     ·实验结果与分析第87-91页
 本章小结第91-92页
第五章 多视图影像数据压缩第92-109页
   ·引言第92-93页
   ·基于矢量提升的三线阵影像压缩第93-98页
     ·三线阵CCD立体成像方式第93-94页
     ·三线阵影像的矢量提升分解模式第94-95页
     ·实验及分析第95-98页
   ·自适应提升分解的多视图影像压缩第98-108页
     ·从运动补偿提升模式到视差补偿提升模式第100-101页
     ·自适应提升分解方法第101-104页
     ·实验及分析第104-108页
 本章小结第108-109页
第六章 总结与展望第109-112页
   ·本文工作总结第109-110页
   ·进一步研究的工作与展望第110-112页
参考文献第112-123页
攻读博士学位期间发表的论文及参与的科研项目第123-125页
 发表的论文第123页
 参与的科研项目第123-125页
致谢第125页

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