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基于支持向量机的HEVC中码率控制研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
目录第8-10页
第一章 绪论第10-18页
    1.1 论文的研究意义与背景第10-12页
    1.2 国内外研究现状第12-15页
        1.2.1 视频编码理论的研究现状第12-13页
        1.2.2 多媒体视频编码码率控制第13-14页
        1.2.3 支持向量机的研究现状第14-15页
    1.3 论文的研究工作与内容结构第15-18页
第二章 HEVC的码率控制与SVM的视频分类关键技术第18-34页
    2.1 HEVC编码流程与关键技术第18-21页
    2.2 视频编码的码率控制算法第21-27页
        2.2.1 率失真优化理论第21-24页
        2.2.2 JVTVC-K0103码率控制算法第24-27页
    2.3 支持向量机的视频分类应用第27-32页
        2.3.1 支持向量机原理介绍第27-29页
        2.3.2 支持向量机多分类及其比较第29-32页
    2.4 本章小结第32-34页
第三章 基于SVM的HEVC比特分配算法第34-48页
    3.1 支持向量机多分类器应用于视频分类第34-37页
        3.1.1 支持向量机应用于视频分类分析第34-35页
        3.1.2 图像纹理特征提取第35-37页
    3.2 结合码率控制的支持向量机模型的训练第37-39页
    3.3 HEVC的帧级比特分配算法改进第39-42页
        3.3.1 GOP层的复杂度估计第39页
        3.3.2 帧层比特分配改进第39-42页
    3.4 实验结果与分析第42-45页
        3.4.1 有向无环图支持向量机多分类实验结果第42-43页
        3.4.2 码率控制方案的实验结果第43-45页
    3.5 本章小结第45-48页
第四章 码率控制的R-lambda模型改进第48-56页
    4.1 场景切换下比特分配算法的改进第48-50页
        4.1.1 GOP级比特分配算法的改进第48-49页
        4.1.2 CU层比特分配算法的改进第49-50页
    4.2 基于支持向量机的R-lambda模型改进第50-52页
        4.2.1 R-lambda模型应用于码率控制的分析第50-51页
        4.2.2 R-lambda模型参数更新机制改进第51-52页
    4.3 实验结果及分析第52-53页
    4.4 本章小结第53-56页
第五章 总结与展望第56-58页
    5.1 工作总结第56页
    5.2 工作展望第56-58页
参考文献第58-61页
致谢第61-62页
作者攻读学位期间发表的学术论文目录第62页

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