| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 专用术语注释表 | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 显著度提取相关的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 基于HVS的码率控制的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文主要研究内容及创新点 | 第13-15页 |
| 1.3.1 本文主要研究内容及章节安排 | 第13-14页 |
| 1.3.2 研究创新点 | 第14-15页 |
| 第二章 视觉显著度提取及其在视频编码中的关键技术分析 | 第15-28页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 视觉显著度提取的关键技术分析 | 第15-19页 |
| 2.2.1 基于像素域的显著度提取 | 第15-17页 |
| 2.2.2 基于变换域的显著度提取 | 第17-18页 |
| 2.2.3 基于机器学习的显著度提取 | 第18-19页 |
| 2.3 H.264/AVC中经典的码率控制提案分析 | 第19-25页 |
| 2.3.1 JVT-G012码率控制算法 | 第19-23页 |
| 2.3.2 JVT-O016码率控制算法 | 第23-25页 |
| 2.4 基于HVS的码率控制分析 | 第25-28页 |
| 2.4.1 基于主观失真的码率分配 | 第25-26页 |
| 2.4.2 基于ROI或显著度区域的码率分配 | 第26-28页 |
| 第三章 一种新的基于曲波变换的显著度模型 | 第28-38页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 基于曲波变换的显著度提取模型 | 第28-37页 |
| 3.2.1 曲波变换用于显著度检测的原理分析 | 第28-29页 |
| 3.2.2 曲波变换提取显著度的具体方案 | 第29-32页 |
| 3.2.3 实验结果与分析 | 第32-37页 |
| 3.3 小结 | 第37-38页 |
| 第四章 一种新的视频显著度提取模型和基于该模型的码率控制方案 | 第38-58页 |
| 4.1 引言 | 第38页 |
| 4.2 视频图像显著度提取模型 | 第38-51页 |
| 4.2.1 空域显著度提取 | 第38-45页 |
| 4.2.2 时域显著度提取 | 第45-46页 |
| 4.2.3 空域和时域显著度融合 | 第46-48页 |
| 4.2.4 显著度模型性能分析 | 第48-51页 |
| 4.3 基于显著度模型的量化参数调整方案 | 第51-57页 |
| 4.3.1 引言 | 第51页 |
| 4.3.2 宏块层QP量化参数微调方案 | 第51-52页 |
| 4.3.3 实验结果与分析 | 第52-57页 |
| 4.4 小结 | 第57-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-61页 |
| 5.1 总结 | 第58-59页 |
| 5.2 展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第66-67页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
