| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·论文研究内容及工作安排 | 第12-14页 |
| 第二章 MPEG-4视频对象分割技术的研究 | 第14-28页 |
| ·MPEG的概述 | 第14-18页 |
| ·MPEG视频编码技术的发展历程 | 第14-16页 |
| ·MPEG-4核心思想及关键技术 | 第16-18页 |
| ·视频分割的定义及分类 | 第18-20页 |
| ·视频对象的定义 | 第18页 |
| ·视频分割技术的分类 | 第18-20页 |
| ·视频分割算法的概述 | 第20-21页 |
| ·非压缩域下的视频对象分割技术的研究现状 | 第21-26页 |
| ·基于空间信息的分割算法 | 第21-22页 |
| ·基于运动的分割算法 | 第22-25页 |
| ·基于时空变换的分割算法 | 第25-26页 |
| ·压缩域下视频对象分割技术研究现状 | 第26-27页 |
| ·利用离散余弦变换(DCT)系数提取对象 | 第26-27页 |
| ·利用视频压缩域提供的运动矢量提取对象 | 第27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 MPEG-4运动估计基本原理 | 第28-37页 |
| ·研究意义 | 第28页 |
| ·运动估计算法概述及其原理 | 第28-30页 |
| ·运动估计算法相关介绍 | 第30-35页 |
| ·全搜索算法 | 第30页 |
| ·三步搜索算法 | 第30-31页 |
| ·新三步搜索算法 | 第31-32页 |
| ·二维对数搜索算法 | 第32-33页 |
| ·四步搜索法 | 第33-34页 |
| ·基于块的梯度下降搜索法 | 第34-35页 |
| ·运动矢量处理 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 人工神经网络及自组织映射网络 | 第37-51页 |
| ·人工神经网络概述 | 第37-43页 |
| ·神经网络的发展历程 | 第37-38页 |
| ·神经网络的模型及分类 | 第38-41页 |
| ·神经网络在图像处理中的应用 | 第41-43页 |
| ·Kohonen自组织特征映射(SOFM) | 第43-50页 |
| ·SOFM自组织映射原理 | 第43-45页 |
| ·基于 SOFM自组织映射运动矢量聚类算法 | 第45-50页 |
| ·本章总结 | 第50-51页 |
| 第五章 基于 SOFM的运动估计图像分割仿真 | 第51-66页 |
| ·运动对象分割设计 | 第51-55页 |
| ·论文采用的运动估计算法(新三步搜索算法) | 第51-52页 |
| ·论文采用的 SOFM神经网络 | 第52-54页 |
| ·论文算法设计流程 | 第54-55页 |
| ·经典算法仿真实验结果及分析 | 第55-59页 |
| ·像素域下的图像分割算法 | 第55-57页 |
| ·基于运动检测的图像分割算法 | 第57-59页 |
| ·基于 SOFM的运动估计图像分割的仿真结果及分析 | 第59-64页 |
| ·实验仿真结果 | 第59-63页 |
| ·实验仿真分析 | 第63-64页 |
| ·仿真结果比较 | 第64-65页 |
| ·本章总结 | 第65-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-68页 |
| ·本文工作总结 | 第66-67页 |
| ·前景展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 作者简历 | 第71-73页 |
| 学位论文数据集 | 第73页 |