一、基于对象的小波变换在MPEG-4任意形状图像编码中的应用（论文文献综述）
严明[1]（2016）在《基于小波变换在自然场景视频编码中的应用》文中提出自然场景视频的纹理编码是视频压缩应用的一个重要环节。该文在分析了国际视频编码标准MPEG-4中对自然场景这一类视频图像所采用的编码结构基础上,提出了利用小波技术的多层分解特性实现对单视频对象自然场景视频图像静态纹理的有效编码。实验结果表明,它可以获得较高的压缩比。
丁学文[2]（2007）在《视频通信错误检测及隐藏技术研究》文中研究表明随着电子技术、计算机技术、通信技术和图像压缩编码理论的发展,视频通信的应用已成为一种必然趋势。由于视频数据量非常大,所以在通过网络传输之前必须先进行压缩。但是,压缩后的视频数据对误码非常敏感。然而无论是在IP网络还是在无线移动网络中,误码、分组丢失和延迟等现象总是不可避免。为了提高解码图像的质量,需要采取相应措施对出现的传输错误进行处理。目前,错误控制与处理技术主要有容错编码、编解码端交互错误控制和基于后处理的错误隐藏三种类型。本文基于视频压缩编码标准MPEG-4,对解码端的错误检测技术和隐藏技术进行了深入研究与探讨,并提出了一些效果较好的检错和隐错算法。本文主要工作和创新如下:针对基于模式的错误检测（MED）方法检测类型单一且不能精确定位的问题,提出了MPEG-4视频码流的两步错误检测方法。该方法首先利用预先设定的错误类型集判断视频包是否损坏,然后对损坏视频包中每一块的空域统计特征进行检测,确定第一个损坏宏块。实验结果表明,两步错误检测方法具有较高的错误检测率,可以准确地确定传输错误的起始位置,与错误隐藏方法配合能够显着提高重建视频的质量。同时该方法不需要在码流中嵌入多余数据位,因此不会增加码流位率。提出了基于纯二维小波变换的频域纹理错误隐藏算法。该算法根据频域能量在不同频率子带分布的不同,对低频和高频子带小波系数采用不同隐藏策略。对于丢失或错误的低频子带小波系数,利用数据隐藏技术传输的正确数据进行修复。对于丢失或错误的高频子带小波系数,则利用小波系数的相关性,通过子带内或子带间线性内插方法重建。该算法在不增加码流位率的条件下,有效地改善了解码图像的质量。该算法也可以应用于其它基于SPIHT的嵌入式小波编解码器中处理错误。针对大部分运动补偿时域错误隐藏方法以宏块为单位进行错误处理的不足,提出了基于宏块编码模式的时域纹理自适应错误隐藏方法。首先,利用邻域信息估计错误宏块的帧间编码模式。然后,根据所估计的编码模式,分别以块为单位或以宏块为单位对错误宏块进行运动矢量恢复和运动补偿取代。实验结果表明,该算法重建的图像在视觉效果和峰值信噪比两方面都优于多种同类方法,而且算法简单,适合实时应用。综合考虑空域、频域和时域纹理错误隐藏方法各自的优缺点以及适应范围,提出了针对MPEG-4的混合域纹理自适应错误隐藏方法。对于帧内编码帧中错误宏块,该算法以空域和时域相邻块的均方误差作为选择标准,分别使用空频域结合的隐错方法和时域隐错方法进行隐错处理。对于帧间编码帧中错误宏块,则先利用错误块邻域信息把错误块分成三种类型,再从各类错误隐藏算法中选择较优的方法重建不同类型的错误块。该方法能够弥补单一错误隐藏方法的不足,可以有效地提高重建视频的质量和隐错算法的计算效率。对MPEG-4形状错误隐藏方法进行了初步研究,在总结国内外研究成果的基础上,对其中具有代表性的空域和时域形状错误隐藏方法进行了仿真实验和性能比较。本文提出的算法可以推广应用于检测和处理其它MEPG、H.26x及JPEG等标准压缩视频中出现的传输错误。
张荣芬[3]（2006）在《MPEG-4“方块DCT+适应形状SA-DCT”变换算法研究及FPGA实现》文中研究说明在MPEG组织（运动图像专家组）制定的系列视频标准中，MPEG-4是新一代基于内容的多媒体数据压缩编码国际标准，它与传统视频编码标准的最大不同在于第一次提出了基于对象（Object-based）的视频编码新概念。基于内容的交互性成为MPEG-4视频压缩标准的核心思想，引领了视频编码技术和多媒体应用及发展的新方向，是目前视频压缩领域研究的热点。 本文在概述和总结MPEG-4编解码关键技术的基础上，重点探讨了MPEG-4基于任意形状VOP的“形状自适应离散余弦变换”的变换编码算法（Shape-Adaptive DCT，除小波变换外，目前国内外广泛采用“方块DCT+SA-DCT”算法）及其适合的FPGA硬件实现。文中首先简要介绍现有图像压缩标准的制定背景、核心思想、基本组成、涵盖功能、编解码算法体系等，进一步对MPEG-4的视频对象提取、VOP视频编码、可分级扩展编码、运动估计与运动补偿、Sprite视频编码等关键技术进行了详细阐述；然后针对具有形状自适应能力的“方块DCT+SA-DCT”变换技术及其算法实现展开深入研究、寻求其适合的硬件实现结构，并以VHDL为行为描述工具，以Xilinx公司的ISE 7.1i为开发平台，进行了算法模块的设计和功能仿真，得出实验结论并验证达到预期目标；文章最后阐述了对论文研究的感想及收获，提出今后的研究方向及重点，这对于深刻理解“MPEG-4基于对象的编解码算法与FPGA结合”内涵和开展进一步的FPGA研究工作都具有重要意义。
刘世倬[4]（2006）在《图像压缩在3G手机中的应用》文中研究说明3G通信是无线通信与国际互联网等多媒体通信结合的新一代移动通信系统。3G手机能够处理图像、音乐、视频形式,提供网页浏览、电话会议、电子商务信息服务。3G技术实现了人们多年的一个梦想:移动视频/多媒体通信。人类通信的发展趋势正在由固定走向移动,由语音走向图象及多媒体。随着3G的逐步走向成熟,人们开始相信,3G是人们实现移动视频/多媒体通信目标的当前所能做出的最佳选择。本文的工作内容是:选择基于3G技术的MPEG—4标准进行研究,并重点研究了小波压缩算法并设计了一种基于小波变换的视频压缩应用。试验表明:基于VOP的编码方法可以实现出色的编码效率,例如:breacif.yuv的压缩比可以达到123.75:1,诸如stefcif.yuv这种具有丰富内容的视频其压缩比也可以达到18.3:1,这样的压缩比完全适合实时传输视频数据。本文首先简单的介绍了移动通信系统TD—SCDMA概况和图像压缩标准,然后论文论述了MPEG-4标准在移动通信中的应用和小波变换的算法原理最后详细分析设计了视频对象平面编码中的小波变换的算法。经过论证表明试验结果可以适合传输视频图像,图像效果得到了提高。
鲁照华[5]（2005）在《视频编码算法研究及其无线传输实现》文中研究说明随着信息技术的发展和社会的进步,人类对信息的需求越来越丰富,人们希望无论何时何地都能够方便、快捷、灵活地通过语音、数据、图像与视频等多种方式进行通信。视觉信息给人们直观、生动的形象,图像/视频的传输更受到人们广泛地关注。虽然第三代移动通信系统的出现和IP网络的迅速发展,使得视频通信正逐步成为无线通信的主要业务之一,然而,实际的无线和IP信道会导致误码产生,例如:无线信道中的多径衰落产生误码和IP信道上的阻塞丢包等。由于信道带宽的限制,视频通信的数据往往是压缩编码以后的数据,而压缩以后的数据对误码非常敏感,造成误码环境下重建图像质量严重下降。另外,手持设备的可用资源是有限的,采用传统的视频压缩算法会耗费大量的系统资源而导致视频通信无法开展。因此,必须研究高效的视频编码算法和无线传输方法来实现无线视频通信。视频压缩方面,本文以基于对象的MPEG-4视频压缩标准为研究对象,提出利用空域、时域信息自动分割视频序列中运动物体的算法,基本思想是利用相邻两帧图像的帧差信息粗略检测出运动物体,引入梯度滤波、背景生成等方法实现目标的初始化,再对分割目标进行跟踪,以减小运算量,处理结果表明该方法取得较好的分割效果;提出一种预测质量可控的快速运动估计算法,利用运动矢量的空间、时间相关性,通过预测初始搜索中心位置、判定是否为静止宏块、调整搜索窗口、预测质量可控的渐进式块匹配准则搜索等步骤进行运动估计,并引入调节函数在预测质量和搜索速度之间增加了可控性,实验结果表明本算法大大减少了计算量,明显提高了运算速度,且具有很好的重建视频图像质量;研究视频转换编码问题,提出了两种快速运动矢量重估算法,分别基于空间分辨率变换和时间分辨率变换,算法利用已有运动信息和DCT变换的直流系数进行运动估计,可明显减少运算量,提高编码速度,并获得了与全搜索算法接近的重建视频图像质量。无线传输实现方面,本文研究基于CDMA技术的EV-DO Rel.0标准的传输系统中的前向调度策略、反向链路速率控制、功率控制等关键技术,参与EV-DO系统中信道板软件的开发设计工作,目前已实现视频广播和点播的功能,并在该无线系统采用上述视频算法编码视频流以适应无线网络带宽的变化,结果表明上述视频算法增强了编码视频流对无线网络带宽变化的适应性。
吴家骥[6]（2005）在《多光谱图像编码技术研究》文中进行了进一步梳理多光谱图像被广泛应用在环境监测、地质、气象、医学和军事等领域。它作为一种三维图像,其海量的数据导致在有限带宽信道上传输和存储非常困难,因此必须对它进行有效的压缩编码。本文系统地介绍了作者近年来在多光谱图像压缩编码领域的主要研究工作和成果,重点对基于小波变换的三维嵌入编码技术进行了深入的理论分析和应用研究。本文的主要创新性成果如下: 1.提出了一种基于四叉树优化的SPECK零块编码算法。该算法通过分析零块中各子块上下文关系,减少了零块编码中重要块和系数四叉树分裂的比特输出。利用新的链表生成和不重要集合排序策略,避免了零块的复杂排序。实验表明,改进后的算法有效提高了图像编码性能和运算效率。 2.提出了一种基于Karhunen-Loeve变换和小波变换的三维零块（KLT/WT-3DSPECK）多光谱图像编码算法。该算法对多光谱图像的空间域和频谱域分别采用二维小波变换和KL变换,并利用改进的三维零块算法对变换后的子带系数进行编码。实验结果表明该算法明显优于KLT/WT-3DSPIHT、AT-3DSPIHT和3DSPECK等算法,同时该算法还支持图像的渐进传输。 3.提出了一种基于非对称小波变换的三维零块分裂算法（AT-3DSPECK）。该算法对多光谱图像的谱方向采用小波包变换,并根据变换后系数能量分布特点,设计了新的三维零块分裂和三维Octave子带分裂方法。通过采用零块优化排序的快速算法,进一步提高了编码速度。实验结果显示,AT-3DSPECK不仅编码性能明显优于AT-3DSPIHT等算法,而且编码速度也提高两倍左右。 4.提出了一种基于快速无损掩码变换的任意形状ROI零块编码算法（AT-3DSPECK-ROI）,该算法采用提升步骤生成无损ROI形状掩码,通过对ROI系数的比特面提升,实现ROI区域的优先编码。结果表明,AT-3DSPECK-ROI算法的编码性能优于AT-3DSPIHT-ROI、3DSPIHT-ROI和JPEG2000-ROI等算法。 5.提出了一种基于形状自适应提升小波变换和三维零块编码的面向对象编码算法（OB-3DSPECK）。该算法仅对对象区域内的像素应用形状自适应提升小波变换,变换后的系数个数与原始图像中对象区域的像素个数相同,避免了滤波变换中复杂的边界扩展和卷积计算,通过分析形状掩码图像中无效系数的位置,取消了对象区域外无效块或系数的符号输出,实现了比OB-SPECK更高的编码性能。
付文秀[7]（2005）在《面向网络传输的视频图像可伸缩编码研究》文中认为随着网络技术的成熟和发展,视频图像的压缩编码以及网络传输已经成为最热门并具发展潜力的技术之一。本文主要从小波变换、可伸缩编码、基于区域/对象的编码和小波分形结合等几个方面展开的研究。在静止图像小波变换编码提出了一种使用四叉树基于对象的ROI-basedSPIHT 算法,提供了一种优秀的区域编码技术。讨论小波变换在大图像编码领域的应用;包括基于三维小波变换的多光谱图像编码,基于块的大图像编码和编码流中提取特定区域等问题的研究。视频序列的三维小波变换编码,是面向网络传输的理想编码方法之一。本文在这个方面重点进行了基于对象的三维小波变换编码技术的研究。结合小波分形的视频图像编码作为未来的编码技术已经展现出其优良的编码特性,本文探讨了结合这两种技术的视频压缩编码方法;并完成了模拟实验,验证了几个代表性方案的可行性和技术优势。
徐小峰[8]（2005）在《基于小波变换的视频编码研究》文中提出本论文研究小波变换在极低比特率视频编码中的应用,从以下两个方面进行研究: 第一,论述了小波的基本理论,特别是多分辨分析的原理,导出了离散正交与双正交小波滤波器的实现算法与小波基的构造;进而研究了图像的小波多分辨分析与综合系统。给出了EZW（零树小波）和SLCCA（有效连接连通组件）两种高性能的静态图像小波编码方法,并给出了实现方法。 第二,主要集中于提出一种新的结合H.263与SLCCA的小波视频编码算法。用新的小波静态图像编码算法SLCCA代替H.263中的DCT算法对运动补偿误差帧编码。使用微调运动估计及覆盖块运动补偿,产生更利于小波压缩的补偿误差帧。研究小波在MPEG-4中的应用。首先就MPEG-4标准作了整体综述。然后对标准中小波工具算法的应用范围作了分析。根据分析明确小波压缩的对象主要为静止纹理图像,其应用主要在精灵算法和网格动画算法产生的静态纹理上。然后研究精灵算法和网格动画算法,并且给出零树小波算法的具体实现方法。最后按照这种新的编码思想,设计编码器并给出试验结果,该结果证明了未来潜在的应用优势。
杜相文[9]（2005）在《面向对象的彩色视频四维矩阵DCT编码》文中进行了进一步梳理为了实现对彩色视频的高效编码,本文提出了一种面向对象的四维矩阵DCT（4D-MDCT）压缩编码方法。本文对已有的多维矩阵理论进行了扩展和完善,定义了多维矩阵点乘法、阵乘法和阵除法等新的运算法则,并给出了零平面的定义。首先用四维矩阵模型对彩色视频序列进行建模,然后对四维矩阵进行划分、4D-MDCT 和量化,得到量化系数子矩阵,再运用省略零平面编码对量化系数子矩阵进行编码。为了去除子矩阵间的相关性,提出了一种基于预测和补偿的4D-MDCT 编码方法,该方法在获得高压缩性能的同时,也保持了高的信噪比,其性能要优于MPEG-4。为了进一步提高编码效率,对视频进行了分割。在分割过程中采用了时-空联合的分割方法。提出了一种自适应确定阈值的方法来提取变化检测模板,并用分水岭变换对模板进行填充。在空间域分割时,采用基于多级形态学梯度的分水岭算法来进行。在分水岭变换前对主梯度分量的梯度进行归一化,有效地减轻了过分割。最后用时空融合的模板来提取视频对象。对视频对象采用4D-MDCT 编码,对背景采用基于三维矩阵变换的编码技术,并且只对新露出的背景区域进行更新编码。面向对象的4D-MDCT 编码可进一步降低视频的比特率,并有着令人满意的视觉效果。
付尧[10]（2005）在《基于对象编码中形状编码方法的研究》文中进行了进一步梳理随着多媒体技术的不断成熟,人们对多媒体信息的处理方式产生了新的、更高的要求,更加注重多媒体系统的交互性和灵活性。比如,交互式电视节目,视频信息的剪辑与编排、视频信息的检索等。由于传统的视频编码技术所采用的方案都是基于帧的编码方法,因此不可能实现对视频内容的操作。为了满足人们的需求,就必需开发出新的视频编解码技术——基于对象的视频编解码技术。MPEG—4作为第一个基于对象的编解码标准就是在这种需求下产生的。 传统的视频编解码技术是基于帧的编码,而MPEG—4编解码标准所采用的方法是基于对象的,就是对视频划分为不同的、连续运动的视频对象,对每个对象单独进行编码。每个对象都包括三种信息:对象的形状信息、对象的纹理信息和运动信息。对视频对象的编解码就需要对这三种信息进行编解码。其中MPEG—4中的核心技术之一就是形状编码部分,正因为采用了形状编码技术,MPEG—4才能够提供与众不同的能力——基于内容的交互性。 本文主要就是对MPEG—4中的形状编码部分进行比较详细、系统的研究。通过对MPEG—4标准中所采用的CAE（Context—based Arithmetic Encoding）形状编码方法进行深入的研究和总结,结合小波变换技术,对近期提出的一种新的形状编码方法:PSC方法进行了完善并改进,提出了两种新的改进方法,使PSC方法的性能进一步得到了提高,取得了比较好的实验结果。同时本文对近一段时间本领域所提出的一种新的形状编码方法:基于骨架分解的形状编码方法进行了基础的研究工作,总结了此方法的一些特点和优势所在。
二、基于对象的小波变换在MPEG-4任意形状图像编码中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于对象的小波变换在MPEG-4任意形状图像编码中的应用（论文提纲范文）
（1）基于小波变换在自然场景视频编码中的应用（论文提纲范文）
| 1 小波与零树小波编码 |
| 2 MPEG-4中的自然场景图像的编码方法 |
| 3 小波应用于静态纹理编码 |
| 4 实验结果 |
（2）视频通信错误检测及隐藏技术研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 图像和视频压缩编码技术 |
| 1.2.1 图像压缩编码技术的理论基础 |
| 1.2.2 图像和视频压缩的国际标准 |
| 1.3 视频多媒体通信 |
| 1.3.1 视频通信应用的网络环境 |
| 1.3.2 多媒体通信协议 |
| 1.3.3 视频通信的发展和面临的问题 |
| 1.4 论文的主要工作和创新点 |
| 1.5 论文的章节安排 |
| 第二章视频传输错误及其控制技术 |
| 2.1 视频通信中的传输错误 |
| 2.1.1 传输错误的产生及影响 |
| 2.1.2 传输错误的传播及影响 |
| 2.2 错误检测技术 |
| 2.3 错误控制与处理技术 |
| 2.3.1 容错编码技术 |
| 2.3.2 编解码器交互的错误控制技术 |
| 2.3.3 基于后处理的错误隐藏技术 |
| 2.4 MPEG-4 的视频编码方法和容错编码技术 |
| 2.4.1 MPEG-4 视频编码方法 |
| 2.4.2 MPEG-4 的容错编码技术 |
| 2.5 图像和视频恢复质量的评价标准 |
| 2.5.1 主观图像质量评价标准 |
| 2.5.2 客观图像质量评价标准 |
| 2.6 小结 |
| 第三章视频码流错误检测技术 |
| 3.1 错误检测技术概述 |
| 3.1.1 错误检测方法 |
| 3.1.2 错误定位方法 |
| 3.2 改进型基于模式的错误检测方法 |
| 3.2.1 基于模式的错误检测（MED）方法 |
| 3.2.2 对MED 方法进行改进 |
| 3.2.3 实验结果和结论 |
| 3.3 MPEG-4 码流的两步错误检测方法 |
| 3.3.1 视频包解码过程中的错误检测 |
| 3.3.2 基于块检测的错误定位 |
| 3.3.3 实验结果及分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 空域纹理错误隐藏技术 |
| 4.1 空域纹理错误隐藏技术简介 |
| 4.2 加权内插算法 |
| 4.2.1 基本加权内插算法 |
| 4.2.2 改进型加权内插算法 |
| 4.2.3 实验结果 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 频域纹理错误隐藏技术 |
| 5.1 基于DCT 的频域纹理错误隐藏算法 |
| 5.1.1 离散余弦变换（DCT） |
| 5.1.2 基于DCT 的频域错误隐藏算法概述 |
| 5.2 基于小波变换的频域纹理错误隐藏方法 |
| 5.2.1 二维离散小波变换 |
| 5.2.1.1 可分离二维小波变换 |
| 5.2.1.2 不可分离纯二维小波变换 |
| 5.2.2 纯二维小波的二叉树SPIHT 编码 |
| 5.2.3 使用数据隐藏技术进行错误隐藏 |
| 5.2.4 基于纯二维小波变换的频域错误隐藏方法 |
| 5.2.4.1 低频子带小波系数的错误隐藏 |
| 5.2.4.2 高频子带小波系数的错误隐藏 |
| 5.2.4.3 实验结果与结论 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 时域纹理错误隐藏技术 |
| 6.1 时域纹理错误隐藏技术概述 |
| 6.1.1 时域取代错误隐藏方法 |
| 6.1.2 运动补偿时域错误隐藏方法 |
| 6.1.3 边界匹配时域错误隐藏方法 |
| 6.2 基于宏块编码模式的时域纹理自适应错误隐藏方法 |
| 6.2.1 inter4v 编码模式 |
| 6.2.2 基于宏块编码模式的时域自适应错误隐藏方法 |
| 6.2.3 实验与结果 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 混合域纹理错误隐藏技术 |
| 7.1 混合域错误隐藏技术概述 |
| 7.2 针对MEPG-4 的混合域纹理自适应错误隐藏方法 |
| 7.2.1 帧内编码帧的混合域自适应错误隐藏 |
| 7.2.2 帧间编码帧的混合域自适应错误隐藏 |
| 7.2.3 实验结果 |
| 7.3 本章小结 |
| 第八章 形状错误隐藏技术 |
| 8.1 引言 |
| 8.2 空域形状错误隐藏方法 |
| 8.2.1 基于自适应马尔可夫随机场的MAP 方法 |
| 8.2.2 贝赛尔曲线拟合法 |
| 8.2.3 实验和性能比较 |
| 8.3 时域形状错误隐藏方法 |
| 8.3.1 Decoder Motion Vector Estimation（DMVE） |
| 8.3.2 Shape Function Candidate（SFC） |
| 8.3.3 加权边界匹配法 |
| 8.3.4 实验和性能比较 |
| 8.4 本章小结 |
| 第九章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 博士期间发表论文和参加的科研项目 |
| 致谢 |
（3）MPEG-4“方块DCT+适应形状SA-DCT”变换算法研究及FPGA实现（论文提纲范文）
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文研究的背景、现状和意义 |
| 1.2 论文研究的目的 |
| 1.3 论文研究的主要内容 |
| 1.3.1 MPEG-4视频编解码算法体系研究 |
| 1.3.2 方块DCT和SA-DCT算法研究 |
| 1.3.3 方块DCT、SA-DCT硬件设计与实现 |
| 1.4 论文的组织结构与安排 |
| 第二章 视频编码标准简介 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 第一代图像视频编码标准 |
| 2.2.1 MPEG-1标准 |
| 2.2.2 MPEG-2标准 |
| 2.2.3 H.26x标准 |
| 2.3 第二代视频图像编码标准MPEG-4 |
| 2.3.1 MPEG-4概况 |
| 2.3.2 MPEG-4的特点 |
| 2.3.3 MPEG-4的组成和主要技术 |
| 2.3.4 MPEG-4的编码模型与流程 |
| 2.3.5 MPEG-4的校验模型 |
| 2.3.6 MPEG-4的展望 |
| 2.4 MPEG-7简介 |
| 2.5 MPEG-21简介 |
| 2.6 小结 |
| 第三章 MPEG-4视频编解码系统概述 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于矩形帧的视频编码技术简介 |
| 3.2.1 基于DCT的帧内编码 |
| 3.2.2 基于运动估计的帧间编码 |
| 3.3 MPEG-4视频编解码技术基础 |
| 3.4 MPEG-4基于VOP的视频编解码技术 |
| 3.4.1 从矩形帧到视频对象平面VOP |
| 3.4.2 视频对象提取 |
| 3.4.3 MPEG-4视频对象的分层结构 |
| 3.4.4 基于VOP的MPEG-4视频编码器 |
| 3.4.5 MPEG-4的形状编码 |
| 3.4.6 MPEG-4运动信息编码 |
| 3.4.7 MPEG-4纹理编码 |
| 3.4.8 MPEG-4的分级编码 |
| 3.4.9 背景编码(Sprite编码) |
| 3.5 小结 |
| 第四章 MPEG-4“方块 DCT + 适应形状SA-DCT”算法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 方块DCT变换编码算法研究 |
| 4.2.1 离散余弦变换(DCT)的定义 |
| 4.2.2 方块DCT算法实现结构研究 |
| 4.3 SA-DCT(形状自适应离散余弦变换)算法研究 |
| 4.3.1 SA-DCT的原理及引入 |
| 4.3.2 SA-DCT算法实现结构研究 |
| 4.3.3 MPEG4基于SA-DCT的变换编码算法流 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 形状自适应SA-DCT的FPGA设计与仿真验证 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 FPGA设计基础 |
| 5.2.1 FPGA简介 |
| 5.2.2 VHDL简介 |
| 5.2.3 ISE和Quartus简介 |
| 5.3 SA-DCT算法硬件设计与原理分析 |
| 5.3.1 顶层模块结构框图及原理 |
| 5.3.2 方块DCT模块的FPGA设计与分析 |
| 5.3.3 变长一维DCT及SA-DCT模块的FPGA设计 |
| 5.4 SA_DCT顶层模块的实现与仿真 |
| 5.4.1 各功能模块的VHDL设计 |
| 5.4.2 顶层模块的功能仿真、数据分析与验证 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结与不足 |
| 6.2 感想及收获 |
| 6.3 今后工作展望 |
| 致谢 |
| 主要参考文献 |
| 附录硕士在读期间发表的论文和参与的科研 |
| 原创性声明 |
| 使用授权的声明 |
（4）图像压缩在3G手机中的应用（论文提纲范文）
| 第一章 绪论 |
| 1.1 TD-SCDMA标准中的核心技术 |
| 1.2 图像压缩编码的可能性 |
| 1.3 图像压缩编码的国际标准 |
| 1.4 选题依据和研究意义 |
| 1.5 本文的主要工作 |
| 第二章 MPEG-4标准在移动通信中的应用 |
| 2.1 压缩编码分类 |
| 2.2 MPEG编解码算法 |
| 2.2.1 MPEG-4编码视频图像基本参数 |
| 2.2.2 运动估计/补偿算法 |
| 2.2.3 纹理编码 |
| 2.3 视频应用移动通信中的容错工具 |
| 2.3.1 重同步 |
| 2.3.2 数据恢复 |
| 2.3.3 错误隐匿 |
| 2.3.4 错误回避处理 |
| 第三章 自然场景视频的编码分析 |
| 3.1 空间频带的小波视频编码 |
| 3.1.1 基于小波的视频编码 |
| 3.1.2 空间频带编码算法 |
| 3.2 基于小波的帧内视频图像的编码算法 |
| 3.2.1 算法简述 |
| 3.2.2 量化的实现 |
| 3.2.3 熵编码 |
| 第四章 一种基于小波变换的视频压缩应用 |
| 4.1 自然场景视频的特点 |
| 4.2 自然场景视频的编码 |
| 4.2.1 MPEG-4视频编码简介 |
| 4.2.2 自然场景的视频的编码 |
| 4.3 小波的运用 |
| 4.3.1 算法描述 |
| 4.3.2.静态纹理编码的编程实现 |
| 4.4 VC++编程实现 |
| 4.4.1 完成编译 |
| 4.4.2 编码应用举例 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 总结 |
| 5.1 论文总结 |
| 5.2 技术展望 |
| 参考文献 |
| 论文摘要 |
| Abstract |
| 致谢 |
| 导师及作者简介 |
（5）视频编码算法研究及其无线传输实现（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 视频标准的发展 |
| 1.3 MPEG-4 视频编码标准 |
| 1.3.1 MPEG-4 标准的基本内容 |
| 1.3.2 几个主要的概念 |
| 1.3.2.1 视频对象（Video Object，简称VO） |
| 1.3.2.2 视频对象平面（Video Object Plane，简称VOP） |
| 1.3.2.3 视频对象层（Video Object Layer，简称VOL） |
| 1.3.2.4 场景（Scene） |
| 1.3.3 基于对象的视频编码方法 |
| 1.3.4 MPEG-4 视频编码的关键技术 |
| 1.3.4.1 视频对象的分割 |
| 1.3.4.2 任意形状图像区域的编码 |
| 1.3.4.3 运动估计技术 |
| 1.3.5 MPEG-4 视频编码应用领域 |
| 1.3.5.1 MPEG-4 标准的应用目标 |
| 1.3.5.2 MPEG-4 基于对象视频编码的优点 |
| 1.3.5.3 MPEG-4 的应用领域 |
| 1.4 CDMA2000 1XEV-DO标准 |
| 1.4.1 扩频通信 |
| 1.4.1.1 扩频通信的基本原理 |
| 1.4.1.2 扩频通信的理论基础 |
| 1.4.1.3 处理增益与抗干扰容限 |
| 1.4.2 蜂窝移动通信与CDMA通信系统的进展 |
| 1.4.3 1xEV-DO标准 |
| 1.4.3.1 CDMA2000 无线侧标准演进过程 |
| 1.4.3.2 1xEV-DO Rel.0 标准 |
| 1.4.4 1xEV-DO Rel.0 标准中的关键技术 |
| 1.4.4.1 前向调度策略 |
| 1.4.4.2 反向链路速率控制 |
| 1.4.4.3 功率控制 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 1.6 论文主要贡献 |
| 第二章 视频序列中运动物体的自动分割 |
| 2.1 技术背景 |
| 2.1.1 图像分割算法的发展概况 |
| 2.1.2 视频序列分割算法的发展概况 |
| 2.1.2.1 运动对象的分割 |
| 2.1.2.2 运动对象的跟踪 |
| 2.2 视频序列中运动物体的自动分割算法 |
| 2.2.1 算法目的 |
| 2.2.2 算法内容 |
| 2.2.2.1 算法流程图及说明 |
| 2.2.2.2 运动对象初始化 |
| 2.2.2.3 运动对象更新 |
| 2.2.3 实验结果 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 一种预测质量可控的快速运动估计搜索算法 |
| 3.1 技术背景 |
| 3.1.1 全搜索块匹配算法 |
| 3.1.2 基于搜索位置数减少的快速块匹配算法 |
| 3.1.2.1 三步搜索法（TSS） |
| 3.1.2.2 二维对数搜索法（2DLOG） |
| 3.1.2.3 共扼方向搜索法（CSA） |
| 3.1.2.4 新三步搜索法（NTSS） |
| 3.1.2.5 四步搜索法（455） |
| 3.1.2.6 环状搜索法（DS） |
| 3.1.3 搜索位置数不变基于像素迭代的快速块匹配算法 |
| 3.1.3.1 交替降采样搜索算法（ASSA） |
| 3.1.3.2 标准化局部失真搜索算法（NPDS） |
| 3.2 预测质量可控的快速运动估计搜索算法（PQAS） |
| 3.2.1 算法目的 |
| 3.2.2 算法内容 |
| 3.2.2.1 算法流程图及说明 |
| 3.2.2.2 初始搜索中心位置的预测 |
| 3.2.2.3 静止宏块的判定 |
| 3.2.2.4 搜索窗口的调整 |
| 3.2.2.5 当前宏块采样模式的选择 |
| 3.2.2.6 预测质量可控的渐进式块匹配运算 |
| 3.2.3 实验结果 |
| 3.2.4 视频编码的快速实现 |
| 3.2.4.1 预滤除全零DCT系数块算法 |
| 3.2.4.2 SSE技术简介 |
| 3.2.4.3 SSE实现快速视频编码 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 视频转换编码中的快速运动矢量重估算法 |
| 4.1 技术背景 |
| 4.1.1 码率变换 |
| 4.1.2 空间分辨率变换 |
| 4.1.3 时间分辨率变换 |
| 4.1.4 抗误码转换 |
| 4.2 空间、时间分辨率转换编码中的快速运动矢量重估算法 |
| 4.2.1 算法目的 |
| 4.2.2 算法内容 |
| 4.2.2.1 空间分辨率转换编码中的快速运动矢量重估算法（SFMVRE） |
| 4.2.2.2 时间分辨率转换编码中的快速运动矢量重估算法（TFMVRE） |
| 4.2.3 实验结果 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 基于EV-DO REL.0 标准的视频无线传输实现 |
| 5.1 EV-DO系统关键技术研究 |
| 5.1.1 前向调度策略 |
| 5.1.1.1 Proportional Fair Scheduler算法 |
| 5.1.1.2 G-fair Scheduler算法 |
| 5.1.1.3 实验结果 |
| 5.1.2 反向链路速率控制 |
| 5.1.2.1 原理分析 |
| 5.1.2.2 实验结果 |
| 5.1.3 功率控制 |
| 5.1.3.1 开环功率控制 |
| 5.1.3.2 闭环功率控制 |
| 5.1.3.3 实验结果 |
| 5.2 EV-DO系统设计 |
| 5.3 视频无线传输实现 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要工作和贡献 |
| 6.2 有待进一步研究的问题 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
| 攻读博士学位期间申请的专利 |
| 参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（6）多光谱图像编码技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 多光谱成像技术的发展 |
| 1.3 多光谱压缩编码技术研究概况 |
| 1.3.1 二维图像编码技术概况 |
| 1.3.2 三维多光谱图像编码技术概况 |
| 1.3.3 三维图像的ROI编码 |
| 1.4 论文安排与主要成果 |
| 1.4.1 本文研究内容和结构安排 |
| 1.4.2 主要研究成果 |
| 第二章 小波变换基础 |
| 2.1 子带编码 |
| 2.2 小波变换 |
| 2.2.1 小波变换理论 |
| 2.2.2 多分辨率分析与Mallat算法 |
| 2.2.3 Mallat算法实现双正交小波变换 |
| 2.3 图像小波分解 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 零树和零块嵌入编码算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 比特面嵌入编码 |
| 3.2.1 编码原理 |
| 3.2.2 比特面编码基本框架 |
| 3.3 零树算法 |
| 3.3.1 零树预测 |
| 3.3.2 用零树结构编码重要图 |
| 3.3.3 逐次逼近量化(Successive-Approximation Quantization，SAQ) |
| 3.4 SPIHT算法 |
| 3.4.1 分层树集合分裂排序结构 |
| 3.4.2 编码实现算法 |
| 3.5 零块算法 |
| 3.5.1 SPECK算法 |
| 3.5.2 改进的SPECK算法 |
| 3.5.3 实验结果与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于Karhunen-Loeve和小波变换的多光谱图像三维集合嵌入零块编码压缩算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 Kathunen-Loeve变换 |
| 4.3 多光谱图像的空间小波变换和谱间的KLT去相关 |
| 4.4 KLT/WT-3DSPIHT算法 |
| 4.5 本文的KLT/WT-3DSPECK算法 |
| 4.6 实验结果与分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 多光谱图像三维小波变换编码 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 对称三维小波变换编码 |
| 5.2.1 三维小波变换 |
| 5.2.2 3DSPIHT编码算法 |
| 5.2.3 3DSPECK编码算法 |
| 5.3 非对称三维小波变换编码 |
| 5.3.1 非对称的三维小波变换 |
| 5.3.2 AT-3DSPIHT编码算法 |
| 5.3.3 本文提出的AT-3DSPECK编码算法 |
| 5.3.4 改进的适合复杂图像纹理的BE-3DSPIHT算法 |
| 5.4 实验结果与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 多光谱图像完全可逆三维小波变换编码 |
| 6.1 完全可逆小波变换图像编码 |
| 6.2 小波变换中的子带加权 |
| 6.2.1 基于提升的小波变换 |
| 6.2.2 无损编码中的子带加权 |
| 6.2.3 三维可逆小波变换中的子带加权 |
| 6.3 实验结果与分析 |
| 6.3.1 完全可逆的无损编码 |
| 6.3.2 完全可逆的有损编码 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 多光谱图像任意形状ROI编码 |
| 7.1 三维小波ROI编码 |
| 7.1.1 ROI掩码 |
| 7.1.2 任意形状ROI掩码快速无损实现 |
| 7.1.3 ROI编码中的比特面提升 |
| 7.1.4 三维零块ROI编码算法 |
| 7.1.5 实验结果与分析 |
| 7.2 基于对象的ROI三维图像形状自适应小波编码 |
| 7.2.1 面向对象的编码 |
| 7.2.2 形状自适应变换 |
| 7.2.3 基于提升的SA-DWT |
| 7.2.4 对象掩码的快速变换 |
| 7.2.5 改进的OB-SPECK算法 |
| 7.2.6 三维图像的形状自适应编码 |
| 7.2.7 实验结果与分析 |
| 7.4 本章小结 |
| 结束语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间已发表的论文 |
| 攻读博士学位期间参加的科研项目 |
（7）面向网络传输的视频图像可伸缩编码研究（论文提纲范文）
| 第一章 绪论 |
| 1.1 数字视频图像的压缩 |
| 1.2 视频图像编码理论及技术基础 |
| 1.3 现有的视频图像压缩标准 |
| 1.3.1 JPEG/JPEG2000 标准 |
| 1.3.2 H.26x 系列标准 |
| 1.3.3 MPEG 系列标准 |
| 1.4 压缩领域的新技术 |
| 1.5 本文的组织结构及创新点 |
| 第二章 基于 SPIHT 任意形状的对象可伸缩编码 |
| 2.1 小波分析理论的基本概念 |
| 2.1.1 Mallat 算法 |
| 2.1.2 小波变换的编码策略 |
| 2.2 高性能嵌入式码流的生成算法-零树编码算法 |
| 2.2.1 嵌入式小波编码 |
| 2.2.2 嵌入式零树小波编码算法(EZW) |
| 2.2.3 等集树分裂编码(SPIHT) |
| 2.2.4 EZW 编码小波基的选取 |
| 2.3 基于SPIHT 四叉树技术的任意对象编码 |
| 2.3.1 基于感兴趣区域的SPIHT:ROI-based SPIHT |
| 2.3.2 基于SPIHT 任意形状的对象压缩编码算法 |
| 2.3.3 基于对象的嵌入式比特流的传输 |
| 2.3.4 ROI 编码实验结果 |
| 2.4 结合矢量量化的SPIHT 算法用于多光谱图像压缩 |
| 2.4.1 三维空间方向树简析 |
| 2.4.2 结合形状增益矢量量化的3D-SPIHT 编码 |
| 2.4.3 基于W-KL 变换形状增益矢量量化的3D-SPIHT 算法 |
| 2.4.4 实验及结果的分析 |
| 2.4.5 结论 |
| 2.5 从压缩数据流中提取图像的感兴趣区域新方法 |
| 2.5.1 ROI 掩码计算 |
| 2.5.2 大图像压缩比特流中ROI 的提取 |
| 2.5.3 实验及结果的讨论 |
| 2.5.4 结论 |
| 第三章 基于内容的可伸缩视频编码 |
| 3.1 基于内容的视频编码原理 |
| 3.1.1 基于内容的视频编码通用框架 |
| 3.1.2 视频图像可伸缩编码理论根据 |
| 3.1.3 基于内容的视频分割技术 |
| 3.1.4 多运动对象的视频追踪技术 |
| 3.2 视频图像三维小波变换及三维小波系数模型 |
| 3.3 利用运动对象轨迹的三维自适应离散小波变换 |
| 3.3.1 利用运动轨迹的三维自适应离散小波变换算法 |
| 3.3.2 基于运动截断优化的嵌入式子带编码的研究 |
| 3.3.3 基于最小化整体失真与比特预算相符合的时空比特分配方法 |
| 3.3.4 最佳比特流截断和对象的可伸缩性实现 |
| 3.3.5 实验结果 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 小波域内结合零树特点渐进的分形编码 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于IFS 的图像压缩原理 |
| 4.3 IFS 的分层解释 |
| 4.4 视频图像的IFS 模型原理 |
| 4.5 基于运动小波树的分形预测视频编码 |
| 4.5.1 小波树的相关性分析 |
| 4.5.2 小波域下的迭代系统模型 |
| 4.5.3 小波域内结合零树特点渐进的分形视频编码的实现 |
| 4.5.4 多分辨率运动树的检测 |
| 4.5.5 实验结果及结论 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 论文的总结工作 |
| 5.2 未来研究的展望 |
| 参考文献 |
| 攻博期间发表的学术论文及其他成果 |
| 附录1 文中部分英文索引 |
| 附录2 图表索引 |
| 摘要 |
| 后记 |
（8）基于小波变换的视频编码研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 1 绪论 |
| 1.1 小波变换简介及其优点 |
| 1.2 小波在静态图像编码中的应用 |
| 1.3 小波变换在视频编码中的应用 |
| 1.4 小波变换在 MPEG-4编码标准中的应用 |
| 1.5 本论文的工作 |
| 1.6 本文的主要结构 |
| 2 小波变换简介 |
| 2.1 小波变换由来 |
| 2.2 多分辨分析的基本原理 |
| 2.3 离散双正交小波变换 |
| 3 小波在静态图像编码中的应用 |
| 3.1 二维图像的离散小波变换 |
| 3.1.1 二维多分辨分析 |
| 3.1.2 图像的二维离散小波变换 |
| 3.1.3 图像小波多分辨分解的数据特性 |
| 3.2 基于小波变换的嵌入式图像零树编码方法(EZW) |
| 3.2.1 零树编码 |
| 3.2.2 算法分析 |
| 3.2.3 改进方法 |
| 3.2.4 编码方案 |
| 3.2.5 实验结果 |
| 3.3 有效连接连通组件分析(SLCCA)编码算法 |
| 3.4 试验结果与比较 |
| 4 小波变换在视频编码中的应用 |
| 4.1 结合 H．263与 SLCCA的新的极低比特率小波视频编码 |
| 4.1.1 微调运动估计 |
| 4.1.2 无遗漏覆盖块运动补偿 |
| 4.1.3 运动向量的自适应算法编码 |
| 4.1.4 小波视频编码方案 |
| 4.2 算法优势的说明 |
| 4.3 编码结果 |
| 4.4 小结 |
| 5 小波在 MPEG-4标准中的应用 |
| 5.1 MPEG-4标准概述 |
| 5.1.1 MPEG-4标准 |
| 5.1.2 AV对象(AVO) |
| 5.1.3 MPEG-4标准的构成 |
| 5.2 小波变换在 MPEG-4中的应用 |
| 5.2.1 小波静态图像纹理编码 |
| 5.2.2 精灵(sprite)算法 |
| 5.2.3 网格编码算法 |
| 5.3 试验结果与分析 |
| 5.3.1 静态纹理的小波压缩 |
| 5.3.2 精灵算法+小波纹理压缩 |
| 5.3.3 网格编码算法+小波压缩 |
| 5.4 小结 |
| 6 结束语 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（9）面向对象的彩色视频四维矩阵DCT编码（论文提纲范文）
| 第一章 绪论 |
| 1.1 视频信号压缩的必要性 |
| 1.2 视频信号压缩的可行性 |
| 1.3 视频压缩的基本技术 |
| 1.3.1 统计编码 |
| 1.3.2 预测编码 |
| 1.3.3 变换编码 |
| 1.3.4 基于模型的编码 |
| 1.4 视频压缩的国际标准 |
| 1.4.1 H.261 |
| 1.4.2 H.263 |
| 1.4.3 MPEG-1 |
| 1.4.4 MPEG-2 |
| 1.4.5 MPEG-4 |
| 1.4.6 H.264(MPEG-4 第10部分) |
| 1.5 多维变换视频编码的发展动态 |
| 1.6 本论文的内容安排 |
| 第二章 多维矩阵理论简介及多维矩阵DCT |
| 2.1 多维矩阵理论 |
| 2.1.1 多维矩阵的定义 |
| 2.1.2 多维矩阵的运算准则 |
| 2.1.3 多维矩阵的初等变换 |
| 2.2 多光谱图像的三维矩阵模型及变换 |
| 2.2.1 多光谱图像的三维矩阵模型 |
| 2.2.2 三维矩阵DCT(3D-MDCT) |
| 2.3 彩色视频序列的四维矩阵模型及变换 |
| 2.3.1 彩色视频序列的四维矩阵模型 |
| 2.3.2 四维矩阵DCT(4D-MDCT) |
| 2.4 四维矩阵DCT 的硬件实现 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 视频对象分割技术 |
| 3.1 前言 |
| 3.2 基于空间信息的分割 |
| 3.2.1 区域生成法 |
| 3.2.2 基于形态学的图像分割 |
| 3.3 基于时域信息的分割 |
| 3.3.1 全局运动估计 |
| 3.3.2 基于变化检测的分割 |
| 3.3.3 基于光流法的分割 |
| 3.4 时空联合的分割方法 |
| 3.4.1 无监督的时空分割法 |
| 3.4.2 有监督的时空分割法 |
| 3.5 分割质量评价 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 彩色视频序列的4D-MDCT 编码 |
| 4.1 彩色视频序列的四维矩阵表达 |
| 4.2 四维矩阵划分 |
| 4.2.1 矩阵划分的必要性 |
| 4.2.2 子矩阵大小的确定 |
| 4.3 正向四维矩阵DCT(4D-MDCT) |
| 4.4 四维矩阵量化 |
| 4.5 编码 |
| 4.5.1 预测与补偿编码 |
| 4.5.2 综合编码 |
| 4.6 实验结果与性能评价 |
| 4.6.1 性能评价指标 |
| 4.6.2 实验结果分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 面向对象的4D-MDCT 编码 |
| 5.1 彩色视频对象的分割 |
| 5.1.1 基于变化检测模板的视频对象分割 |
| 5.1.2 彩色视频序列的空间分割 |
| 5.1.3 时空联合的彩色视频对象提取 |
| 5.2 面向对象的彩色视频编码 |
| 5.2.1 视频对象模板的编码 |
| 5.2.2 视频对象编码 |
| 5.2.3 背景编码 |
| 5.3 实验结果与性能评价 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文工作总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士期间所发表的文章及参加的课题 |
| 摘要 |
（10）基于对象编码中形状编码方法的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 基于对象的视频编码概述 |
| 1.2 多媒体数据压缩标准 |
| 1.3 本文主要工作和章节安排 |
| 2 MPEG-4视频标准概述 |
| 2.1 MPEG-4视频对象编码技术 |
| 2.2 场景的多媒体目标描述 |
| 2.3 视频对象的介绍 |
| 2.4 MPEG-4视频对象编码结构 |
| 2.5 MPEG-4视频对象编码的特点 |
| 3 形状编码方法 |
| 3.1 各种形状编码方法简介 |
| 3.2 基于上下文的算术编码CAE(Context-based Arithmetic Encoding) |
| 3.2.1 帧内无损CAE形状编码 |
| 3.2.2 帧间CAE形状编码 |
| 3.2.3 码率控制 |
| 3.2.3.1 VOP级大小转换 |
| 3.2.3.2 BAB级大小转换 |
| 3.3 四叉树(Quad_Tree)形状编码方法 |
| 3.4 基于塔式结构的形状编码方法是—PSC(Pyramid-based Shape Coding) |
| 3.4.1 Ldzy 小波变换 |
| 3.4.2 帧内PSC形状编码方法 |
| 3.4.3 PSC方法的改进方法(1)—IPSC(Improved PSC) |
| 3.4.4 PSC方法的改进方法(2)—UN_PSC (UnionNode_PSC) |
| 3.4.5 基于塔式结构的编码方法与算术编码方法的结合 |
| 3.4.5.1 PSC方法+算术编码方法 |
| 3.4.5.2 UN_PSC方法+算术编码方法 |
| 3.4.6 帧间PSC编码方法 |
| 3.5 基于骨架分解的形状编码方法(Sleleton_Based Decomposition Shape Coding) |
| 3.6 其他形状编码方法简介 |
| 3.6.1 基于基线(Baseline-based)的形状编码方法 |
| 3.6.2 MMR(Modifid Modified READ)形状编码 |
| 3.6.3 链码 |
| 3.6.4 联合形状和纹理的编码(Chroma—Keying 技术) |
| 4 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
| 大连理工大学学位论文版权使用授权书 |
四、基于对象的小波变换在MPEG-4任意形状图像编码中的应用（论文参考文献）
- [1]基于小波变换在自然场景视频编码中的应用[J]. 严明. 海峡科学, 2016(02)
- [2]视频通信错误检测及隐藏技术研究[D]. 丁学文. 天津大学, 2007(07)
- [3]MPEG-4“方块DCT+适应形状SA-DCT”变换算法研究及FPGA实现[D]. 张荣芬. 贵州大学, 2006(12)
- [4]图像压缩在3G手机中的应用[D]. 刘世倬. 吉林大学, 2006(09)
- [5]视频编码算法研究及其无线传输实现[D]. 鲁照华. 天津大学, 2005(02)
- [6]多光谱图像编码技术研究[D]. 吴家骥. 西安电子科技大学, 2005(04)
- [7]面向网络传输的视频图像可伸缩编码研究[D]. 付文秀. 吉林大学, 2005(06)
- [8]基于小波变换的视频编码研究[D]. 徐小峰. 南京理工大学, 2005(07)
- [9]面向对象的彩色视频四维矩阵DCT编码[D]. 杜相文. 吉林大学, 2005(06)
- [10]基于对象编码中形状编码方法的研究[D]. 付尧. 大连理工大学, 2005(03)