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基于压缩感知的分布式视频编码研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第4-6页 | | Abstract | 第6-7页 | | 专用术语注释表 | 第10-12页 | | 图表索引 | 第12-14页 | | 第一章 绪论 | 第14-21页 | | 1.1 课题研究意义 | 第14-15页 | | 1.2 国内外研究现状 | 第15-18页 | | 1.2.1 CS 和 DVC 研究现状 | 第15-17页 | | 1.2.2 DCVS 研究现状 | 第17-18页 | | 1.3 论文主要工作及组织结构 | 第18-21页 | | 第二章 压缩感知分布式视频编码 | 第21-46页 | | 2.1 传统的信号采样与压缩 | 第21-23页 | | 2.2 压缩感知 | 第23-37页 | | 2.2.1 CS 基本原理 | 第23-26页 | | 2.2.2 CS 关键技术 | 第26-35页 | | 2.2.3 CS 在图像压缩中的应用 | 第35-37页 | | 2.3 分布式视频编码 | 第37-39页 | | 2.3.1 DVC 的信息论基础 | 第37-38页 | | 2.3.2 Wyner-Ziv 编码的基本结构 | 第38-39页 | | 2.4 分布式视频压缩感知 | 第39-45页 | | 2.4.1 DCVS 系统结构 | 第39-41页 | | 2.4.2 关键技术 | 第41-44页 | | 2.4.3 两类 DVC 比较 | 第44-45页 | | 2.5 本章小结 | 第45-46页 | | 第三章 自适应 PCA 稀疏描述 | 第46-64页 | | 3.1 引言 | 第46-47页 | | 3.2 压缩感知中稀疏字典设计 | 第47-52页 | | 3.2.1 信号稀疏性度量 | 第47-48页 | | 3.2.2 稀疏字典的设计 | 第48-52页 | | 3.3 视频稀疏模型及相似性测度 | 第52-55页 | | 3.3.1 Sparse-Land 模型 | 第52-53页 | | 3.3.2 视频非局部稀疏模型 | 第53-54页 | | 3.3.3 相似性测度 | 第54-55页 | | 3.4 DGPCA 字典形成算法 | 第55-59页 | | 3.4.1 块匹配 | 第56-57页 | | 3.4.2 自适应 PCA 字典形成 | 第57-58页 | | 3.4.3 利用 DGPCA 字典的 CS 重建 | 第58-59页 | | 3.5 实验结果分析 | 第59-63页 | | 3.6 本章小结 | 第63-64页 | | 第四章 基于非局部相似性的重建 | 第64-88页 | | 4.1 引言 | 第64-65页 | | 4.2 压缩感知重建算法 | 第65-75页 | | 4.2.1 反问题及求解模型 | 第65-67页 | | 4.2.2 4 类 CS 重建算法 | 第67-73页 | | 4.2.3 单帧图像 CS 重建算法仿真比较 | 第73-75页 | | 4.3 基于非局部相似性的 DCVS | 第75-81页 | | 4.3.1 基于联合重建的 DCVS 框架 | 第75-77页 | | 4.3.2 自适应 PCA 稀疏基底的构造 | 第77-79页 | | 4.3.3 非局部相似性正则化项 | 第79-81页 | | 4.4 实验结果与分析 | 第81-87页 | | 4.5 本章小结 | 第87-88页 | | 第五章 自适应测量率分配及字典训练 | 第88-108页 | | 5.1 DCVS 中测量率分配方法 | 第88-90页 | | 5.1.1 有反馈的 DCVS 结构 | 第89页 | | 5.1.2 无反馈的 DCVS 结构 | 第89-90页 | | 5.2 DCVS 中字典获取方法 | 第90-95页 | | 5.2.1 训练稀疏字典方法 | 第90-93页 | | 5.2.2 直接提取块构造字典的方法 | 第93-95页 | | 5.3 基于自适应码率分配和动态字典训练的 DCVS | 第95-98页 | | 5.3.1 自适应采样率分配 | 第96页 | | 5.3.2 字典库的训练 | 第96-98页 | | 5.3.3 非关键帧的重建 | 第98页 | | 5.4 实验结果与分析 | 第98-102页 | | 5.4.1 率失真性能和视频质量测试 | 第98-100页 | | 5.4.2 算法鲁棒性测试 | 第100-102页 | | 5.5 基于 CS 的移动视频通信实验系统设计 | 第102-107页 | | 5.5.1 系统框架 | 第102-103页 | | 5.5.2 CS 视频编码器 | 第103-105页 | | 5.5.3 CS 视频解码器 | 第105-106页 | | 5.5.4 仿真分析 | 第106-107页 | | 5.6 本章小结 | 第107-108页 | | 第六章 总结与展望 | 第108-110页 | | 6.1 工作总结 | 第108-109页 | | 6.2 今后工作展望 | 第109-110页 | | 参考文献 | 第110-121页 | | 附录1 攻读博士学位期间撰写的论文 | 第121-122页 | | 附录2 攻读博士学位期间申请的专利 | 第122-123页 | | 附录3 攻读博士学位期间主持或参加的科研项目 | 第123-124页 | | 致谢 | 第124页 |
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论文编号BS2951077，这篇论文共124页
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