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SHVC基本层的MPEG-2扩展

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第1章 绪论第10-15页
   ·研究背景第10页
   ·国内外研究现状及发展动态第10-12页
   ·研究的主要内容和目的第12-13页
   ·论文的组织结构安排第13-15页
第2章 MPEG-2对高效可伸缩视频编码支持的技术研究第15-29页
   ·SHVC关键技术分析第15-16页
     ·解码框架分析第15-16页
     ·层间处理第16页
   ·SHVC基本层和增强层编码技术第16-22页
     ·基本层编码关键技术第17-19页
     ·增强层编码关键技术第19-22页
   ·MPEG-2对SHVC的支持第22-25页
     ·MPEG-2编码技术分析第22-24页
     ·扩展设计分析第24-25页
   ·视频编码的比较及编码复杂性分析第25-27页
     ·单层视频编码比较及编码复杂性分析第25-26页
     ·可伸缩视频编码比较及复杂性分析第26-27页
   ·现有的降低视频编码复杂度的方法第27-28页
   ·本章小结第28-29页
第3章 高效可伸缩视频编码扩展设计第29-34页
   ·基本层扩展技术分析第29-30页
   ·可伸缩视频框架设计第30-31页
     ·编码器框架第30-31页
     ·解码器框架第31页
   ·构建快速编码解决方案第31-33页
     ·减小运动估计的搜索范围第32页
     ·提前判断块划分模式第32-33页
   ·本章总结第33-34页
第4章 快速运动估计研究第34-40页
   ·自适应搜索范围模型建立过程第34页
   ·运动估计第34-36页
     ·运动估计快速算法第35-36页
     ·亚像素运动估计第36页
   ·增强层快速运动估计算法第36-38页
     ·建立层间视频编码块的映射关系第36页
     ·计算自适应运动估计搜索范围第36-38页
     ·调整自适应运动估计搜索范围第38页
   ·实验及结果分析第38-39页
   ·本章小结第39-40页
第5章 基于机器学习的快速模式选择研究第40-51页
   ·整体模型建立流程第40页
   ·基本层和增强层视频编码分析第40-43页
     ·选择要预测的增强层属性第41-43页
     ·基本层编码分析第43页
   ·机器学习模型选择第43-44页
   ·增强层快速模式划分模型的建立第44-48页
     ·决策树属性选择第44-45页
     ·决策树模型建立第45-46页
     ·建立模式选择数据集合第46-48页
   ·实验及结果分析第48-49页
   ·本章总结第49-51页
第6章 总结和展望第51-53页
   ·总结第51-52页
   ·展望第52-53页
参考文献第53-57页
后记第57-58页
攻读硕士学位期间论文发表及科研情况第58页

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