| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-25页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第15-17页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第17-21页 |
| 1.2.1 RGBD深度图像修复技术研究现状 | 第17-19页 |
| 1.2.2 RGBD视频编码标准的发展及熵编码技术研究现状 | 第19-21页 |
| 1.3 本文研究内容及创新性 | 第21-22页 |
| 1.4 本文章节安排 | 第22-25页 |
| 第二章 RGBD深度图像和视频编码标准介绍 | 第25-39页 |
| 2.1 深度图像的获取及存在的问题 | 第25-28页 |
| 2.1.1 深度图像的获取原理 | 第25-28页 |
| 2.1.2 深度图像存在的问题 | 第28页 |
| 2.2 HEVC视频编码标准 | 第28-38页 |
| 2.2.1 HEVC树形编码结构 | 第28-30页 |
| 2.2.2 HEVC编码标准框架及关键技术 | 第30-34页 |
| 2.2.3 熵编码及变换系数编码原理 | 第34-38页 |
| 2.3 本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 基于测地线滤波的深度图像修复算法 | 第39-57页 |
| 3.1 测地线滤波的深度图像修复算法简述 | 第39-40页 |
| 3.2 基于结构森林的快速边缘检测算法 | 第40-44页 |
| 3.2.1 结构化随机决策森林的训练与生成 | 第40-42页 |
| 3.2.2 RGBD图像边缘概率图的获取 | 第42-44页 |
| 3.3 改进的图像测地线距离 | 第44-48页 |
| 3.3.1 测地线概述 | 第44-45页 |
| 3.3.2 基于边缘概率图的测地线距离计算 | 第45-48页 |
| 3.4 测地线滤波的实现及进一步改进 | 第48-51页 |
| 3.5 深度图修复效果评价 | 第51-55页 |
| 3.6 本章小结 | 第55-57页 |
| 第四章 基于恢复变换系数的符号位隐藏熵编码算法 | 第57-69页 |
| 4.1 标准JCTVC-H0481符号位隐藏熵编码 | 第57-58页 |
| 4.2 改进符号位隐藏熵编码算法 | 第58-64页 |
| 4.2.1 改进算法基本原理 | 第58-60页 |
| 4.2.2 系数调整的方法准则及分析 | 第60-61页 |
| 4.2.3 改进算法流程及复杂度 | 第61-64页 |
| 4.3 改进算法效果评价 | 第64-67页 |
| 4.4 本章小结 | 第67-69页 |
| 第五章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 5.1 本文总结 | 第69-70页 |
| 5.2 未来展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 作者简介 | 第77-78页 |