首页--工业技术论文--无线电电子学、电信技术论文--通信论文--数据通信论文--图像通信、多媒体通信论文--图像编码论文

HEVC低复杂度编码优化算法研究

致谢第1-6页
摘要第6-8页
Abstract第8-10页
目次第10-13页
图目录第13-16页
表目录第16-18页
主要缩写和术语对照表第18-21页
第1章 绪论第21-41页
     ·视频编码基本框架第23-25页
     ·视频编码标准第25-30页
     ·视频编码优化第30-34页
     ·国内外研究现状第34-38页
     ·本文所要研究的问题及论文的组织第38-41页
第2章 HEVC编码算法分析及性能研究第41-66页
     ·HEVC编码框架第41-42页
     ·HEVC特征剖析第42-57页
       ·灵活的数据划分第42-45页
       ·帧内预测第45-47页
       ·SKIP/Merge模式第47-50页
       ·运动矢量预测第50页
       ·基于DCT的亚像素插值第50-53页
       ·SAO第53-55页
       ·ALF第55-57页
     ·HEVC编码算法性能与复杂度分析第57-64页
       ·各项技术的率失真性能与编码复杂度分析第58-61页
       ·HM编码器各重要模块的复杂度分析第61-64页
     ·本章小结第64-66页
第3章 预测单元多参考帧选择算法研究第66-85页
     ·HEVC中的多参考帧技术第66-73页
       ·HEVC参考帧集技术第67-71页
       ·HM多参考帧优化选择第71-73页
     ·基于CU层次和上下文的自适应参考帧选择第73-80页
       ·空间相邻及CU层次间相邻PU的参考索引的相关性第74-77页
       ·运动特征对参考索引选择的影响第77-79页
       ·算法描述与流程第79-80页
     ·实验结果与分析第80-84页
     ·本章小结第84-85页
第4章 基于贝叶斯分类的编码单元和变换单元快速选择算法研究第85-113页
     ·HEVC参考编码器中的数据划分及优化第85-91页
       ·灵活划分技术剖析第85-88页
       ·HM中的CU、PU和TU优化选择算法第88-91页
     ·基于贝叶斯分类的CU快速选择算法第91-103页
       ·HM编码器优化结果分析第91-93页
       ·CU优化选择问题的建模第93-96页
       ·贝叶斯特征选择第96-99页
       ·贝叶斯分类器的设计第99-100页
       ·基于贝叶斯分类的CU划分第100页
       ·实验结果和分析第100-103页
     ·基于贝叶斯分类的TU快速选择算法第103-111页
       ·HM编码器RQT优化算法第103-105页
       ·算法流程第105-106页
       ·实验结果与分析第106-111页
     ·本章小结第111-113页
第5章 基于支持向量分类器的编码单元划分快速选择算法研究第113-148页
     ·支持向量机简介第113-119页
       ·线性SVM第114-116页
       ·SVM规则化与不可分离情况第116-117页
       ·非线性SVM第117-119页
       ·SVM的优越之处第119页
     ·基于支持向量分类器的编码单元划分快速选择算法第119-134页
       ·加权支持向量机以及权重系数第120-121页
       ·训练样本个数的选择第121-122页
       ·核函数参数的选择第122-123页
       ·基于F-Score的Wrapper特征选择第123-128页
         ·候选特征生成第125-127页
         ·特征选择实验与结果第127-128页
       ·基于支持向量分类器的CU划分快速选择算法第128-129页
       ·实验结果和分析第129-134页
         ·率失真性能与编码复杂度对比第130-132页
         ·测试集对算法的稳定性的影响第132-133页
         ·支持向量分类器的计算复杂度第133-134页
     ·基于支持向量机的PU划分快速选择算法研究第134-143页
       ·PU划分问题的建模第135-138页
       ·PU划分方式支持向量分类器的特征选择第138-140页
       ·实验结果与分析第140-143页
     ·本文算法总结第143-146页
     ·本章小结第146-148页
第6章 总结与展望第148-150页
参考文献第150-163页
作者在攻读博士学位期间的科研成果与科研工作第163-164页

论文共164页,点击 下载论文
上一篇:现代汉语“全都”类总括副词研究
下一篇:基于形状先验的同时分割与识别研究