基于HMT以及进化追踪的分布式视频压缩感知系统的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRCT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 视频压缩感知国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 压缩感知研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 随机投影概述 | 第13-14页 |
| 1.2.3 重构概述 | 第14-16页 |
| 1.2.4 压缩感知与视频编码的研究现状 | 第16页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第16-19页 |
| 第2章 分布式视频压缩感知理论基础 | 第19-37页 |
| 2.1 压缩感知基本理论 | 第19-29页 |
| 2.1.1 信号的基本表示 | 第20-21页 |
| 2.1.2 压缩感知测量 | 第21页 |
| 2.1.3 测量矩阵设计 | 第21-23页 |
| 2.1.4 信号重构算法 | 第23-25页 |
| 2.1.5 图像的压缩传感重构 | 第25-28页 |
| 2.1.6 压缩感知的应用领域 | 第28-29页 |
| 2.2 分布式视频压缩感知系统 | 第29-36页 |
| 2.2.1 分布式视频编码 | 第29-34页 |
| 2.2.2 分布式压缩感知 | 第34-35页 |
| 2.2.3 分布式视频压缩感知系统 | 第35-36页 |
| 2.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 视频通用马尔科夫树模型 | 第37-51页 |
| 3.1 隐马尔科夫模型 | 第37-44页 |
| 3.1.1 马尔科夫链 | 第37-38页 |
| 3.1.2 隐马尔科夫模型 | 第38-40页 |
| 3.1.3 HMM基本算法 | 第40-44页 |
| 3.2 小波域的隐马尔科夫树模型 | 第44-45页 |
| 3.3 视频通用马尔科夫树模型 | 第45-50页 |
| 3.3.1 引言 | 第45-46页 |
| 3.3.2 视频残差帧的分析 | 第46-47页 |
| 3.3.3 视频通用HMT模型参数的训练 | 第47-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 基于HMT的分布式视频压缩感知设计 | 第51-55页 |
| 4.1 引言 | 第51页 |
| 4.2 非关键帧的解码 | 第51-52页 |
| 4.3 初始值和迭代值的设置 | 第52页 |
| 4.4 实验结果及其分析 | 第52-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 基于进化追踪的分布式视频压缩感知 | 第55-63页 |
| 5.1 视频残差帧的运动补偿分析 | 第55页 |
| 5.2 残差帧的BEPA重构 | 第55-59页 |
| 5.2.1 BEPA算法 | 第55-56页 |
| 5.2.2 BEPA的基本假设 | 第56-57页 |
| 5.2.3 子问题求解 | 第57-59页 |
| 5.3 基于BEPA算法的分布式视频压缩感知 | 第59-60页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第60-62页 |
| 5.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 作者简介 | 第71页 |
