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光场图像压缩算法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-20页
    1.1 研究工作的背景与意义第11-12页
    1.2 光场图像压缩的国内外研究现状第12-17页
        1.2.1 基于视差的光场图像分层编码第13-14页
        1.2.2 基于视频编码的光场子图像压缩第14页
        1.2.3 其它光场图像压缩方法第14-17页
            1.2.3.1 基于多聚焦图像 3-D表示的光场图像压缩方法第14-15页
            1.2.3.2 基于图像间相关性的光场压缩感知方法第15-16页
            1.2.3.3 基于多假设预测的光场图像压缩方法第16-17页
            1.2.3.4 基于形状适应的光场图像压缩方法第17页
    1.3 主要贡献与创新第17-18页
    1.4 论文结构安排第18-20页
第二章 光场理论基础与图像压缩技术第20-40页
    2.1 普通相机成像模型第20页
    2.2 光场模型第20-21页
        2.2.1 四维光场参数模型第21页
    2.3 光场图像的采集第21-26页
        2.3.1 早期光场采集装置第21-23页
        2.3.2 光场图像的多相机采集第23-24页
        2.3.3 光场图像的单相机采集第24-26页
    2.4 光场的应用第26-28页
    2.5 图像压缩方法第28-31页
        2.5.1 哈夫曼编码第28-30页
        2.5.2 变换编码第30-31页
            2.5.2.1 离散余弦变换第30-31页
            2.5.2.2 整数离散余弦变换第31页
    2.6 静态图像压缩标准第31-32页
    2.7 HEVC视频压缩标准第32-36页
        2.7.1 视频编码中的率失真模型第33-35页
            2.7.1.1 失真度模型第33-34页
            2.7.1.2 视频率失真第34-35页
        2.7.2 视频预测编码第35-36页
            2.7.2.1 帧内预测第35页
            2.7.2.2 帧间预测第35页
            2.7.2.3 运动补偿第35-36页
    2.8 光场子图像压缩方法第36-39页
        2.8.1 基于视差的光场图像压缩方法第36-38页
        2.8.2 基于视频编码的光场图像压缩方法第38-39页
    2.9 本章小结第39-40页
第三章 基于视差补偿的光场图像压缩第40-60页
    3.1 光场图像预处理第40-46页
        3.1.1 光场图像的标定第40-44页
        3.1.2 光场子图像的生成第44-46页
    3.2 光场原始图像压缩与子图像之间的视差第46-47页
    3.3 多视几何技术对光场子图像压缩的适用性第47-53页
        3.3.1 透视变换第47-48页
        3.3.2 特征点匹配第48-49页
        3.3.3 对参考图像进行透视变换的仿真实验第49-51页
        3.3.4 透视变换后参考图像与目标图像的相关性第51-53页
    3.4 基于视差补偿的光场子图像压缩第53-58页
        3.4.1 基于视差补偿的光场子图像压方法第53-54页
        3.4.2 视差补偿步骤第54-55页
        3.4.3 视差矢量优化第55页
        3.4.4 视差补偿仿真实验第55-57页
        3.4.5 参考图像经透视变换视差补偿仿真实验第57页
        3.4.6 光场子图像压缩编码第57-58页
    3.5 实验分析第58-59页
    3.6 本章小结第59-60页
第四章 基于视频编码的光场图像压缩第60-73页
    4.1 光场图像的色彩空间变换第60-61页
    4.2 视频编码图像组结构第61-62页
    4.3 光场原始图像压缩与子图像压缩第62-63页
    4.4 基于视频编码的编码方法第63-71页
        4.3.1 光场子图像分组第63-66页
        4.3.2 图像参考顺序选择第66-68页
        4.3.3 图像参考帧数选择第68-71页
    4.5 实验分析第71-72页
    4.6 本章小结第72-73页
第五章 总结与展望第73-75页
    5.1 论文总结第73页
    5.2 工作展望第73-75页
致谢第75-76页
参考文献第76-83页
攻读硕士学位期间取得的成果第83-84页

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