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基于机器学习的H.265视频转码研究 |
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论文目录 |
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摘要 | 第5-6页 | abstract | 第6-7页 | 第一章 绪论 | 第11-17页 | 1.1 背景与意义 | 第11-13页 | 1.2 国内外研究现状 | 第13-14页 | 1.3 主要研究内容 | 第14-15页 | 1.4 章节安排 | 第15-17页 | 第二章 视频编码理论基础 | 第17-31页 | 2.1 数字视频 | 第17-19页 | 2.1.1 视频获取 | 第17-18页 | 2.1.2 颜色空间 | 第18页 | 2.1.3 质量评价 | 第18-19页 | 2.2 视频编解码技术 | 第19-28页 | 2.2.1 上一代H.264/AVC标准 | 第22-24页 | 2.2.2 新一代H.265/HEVC标准 | 第24-27页 | 2.2.3 两代编码标准对比 | 第27-28页 | 2.3 视频转码技术 | 第28-30页 | 2.4 小结 | 第30-31页 | 第三章 视频转码框架 | 第31-43页 | 3.1 快速转码 | 第31-32页 | 3.2 极限分析 | 第32-34页 | 3.3 转码框架 | 第34-36页 | 3.3.1 全解全编 | 第34-35页 | 3.3.2 部分解部分编 | 第35页 | 3.3.3 全解部分编 | 第35-36页 | 3.4 本文转码框架 | 第36-39页 | 3.5 测试环境 | 第39-42页 | 3.5.1 测试条件 | 第39-40页 | 3.5.2 编解码平台 | 第40-42页 | 3.6 小结 | 第42-43页 | 第四章 基于编码比特分布的视频转码 | 第43-59页 | 4.1 编码比特分布与CU块划分 | 第43-46页 | 4.2 编码比特数收集与处理 | 第46-48页 | 4.2.1 H.264/AVC码流编码比特数收集 | 第47页 | 4.2.2 H.265/HEVC码流编码比特数收集 | 第47-48页 | 4.2.3 码流编码比特数处理 | 第48页 | 4.3 分块预测分 | 第48-50页 | 4.3.1 基于H.264/AVC码流的分块预测 | 第48-49页 | 4.3.2 基于H.265/HEVC码流的分块预测 | 第49-50页 | 4.4 编码树构建 | 第50-51页 | 4.5 测试与分析 | 第51-58页 | 4.5.1 异构转码 | 第51-55页 | 4.5.2 同构转码 | 第55-58页 | 4.6 小结 | 第58-59页 | 第五章 基于机器学习的视频转码 | 第59-89页 | 5.1 机器学习 | 第59-64页 | 5.1.1 发展历程 | 第59-60页 | 5.1.2 四要素 | 第60-63页 | 5.1.3 四大分类 | 第63-64页 | 5.2 视频转码与机器学习 | 第64页 | 5.3 特征数据分析与提取 | 第64-75页 | 5.3.1 特征数据分析码 | 第64-73页 | 5.3.2 特征数据的提取 | 第73-74页 | 5.3.3 数据集标签 | 第74-75页 | 5.4 训练预测 | 第75-77页 | 5.5 编码树的构建 | 第77-79页 | 5.5.1 H.264/AVC编码树构建 | 第77-78页 | 5.5.2 H.265/HEVC编码树构建 | 第78-79页 | 5.6 视频转码 | 第79-80页 | 5.7 测试与分析 | 第80-88页 | 5.7.1 异构转码 | 第80-84页 | 5.7.2 同构转码 | 第84-88页 | 5.8 小结 | 第88-89页 | 第六章 全文总结与展望 | 第89-91页 | 6.1 全文工作总结 | 第89-90页 | 6.2 后续工作展望 | 第90-91页 | 致谢 | 第91-92页 | 参考文献 | 第92-97页 | 攻读硕学位期间取得的成果 | 第97-98页 |
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