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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--分布式视频编码的边信息融合与重构
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分布式视频编码的边信息融合与重构
 
     论文目录
 
摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第一章 绪论第11-16页
    1.1 课题背景及概要第11-14页
    1.4 本文的研究内容及安排第14-16页
第二章 分布式单视点视频编码第16-41页
    2.1 分布式视频编码理论背景第17-20页
        2.1.1 无损分布式编码的Slepian-Wolf 理论第17-19页
        2.1.2 带边信息有损压缩的率失真理论第19-20页
    2.2 实用的分布式视频编码框架第20-26页
        2.2.1 基于像素域的分布式视频编码框架第21-23页
        2.2.2 基于变换域的分布式视频编码框架第23-25页
        2.2.3 实验结果第25-26页
    2.3 时间边信息生成方案第26-39页
        2.3.1 关键帧复制法第26-27页
        2.3.2 前后关键帧平均法第27-28页
        2.3.3 运动补偿外推法第28-29页
        2.3.4 运动补偿内推法第29-38页
        2.3.5 基于Hash 码的运动补偿法第38-39页
    2.4 本章小结第39-41页
第三章 基于比特平面预测的WZ 帧重构第41-49页
    3.1 现有的解码端重构方法第41-43页
    3.2 基于比特平面预测的WYNER-ZIV 帧重构第43-44页
    3.3 比特平面预测准确度统计及值选取第44-45页
    3.4 改进的重构概率密度函数第45-46页
    3.5 实验结果第46-48页
    3.6 本章小结第48-49页
第四章 分布式多视点视频编码第49-57页
    4.1 分布式多视点视频编码框架第50-51页
    4.2 视间边信息生成第51-55页
        4.2.1 摄像头阵列第51-52页
        4.2.2 仿射模型法第52-53页
        4.2.3 子图匹配法第53-55页
    4.3 边信息融合第55-56页
    4.4 本章小结第56-57页
第五章 基于条件随机场模型的多边信息融合第57-70页
    5.1 马尔科夫随机场模型第58-60页
    5.2 条件随机场模型第60-63页
        5.2.1 概率图模型第60-61页
        5.2.2 条件随机场模型第61-63页
    5.3 基于条件随机场模型的边信息融合第63-67页
        5.3.1 定义特征函数第65-66页
        5.3.2 获取真实标签第66页
        5.3.3 模型训练第66-67页
        5.3.4 测试推断第67页
    5.5 实验结果第67-69页
    5.6 本章小结第69-70页
第六章 工作总结及展望第70-72页
    6.1 工作小结第70页
    6.2 未来的工作第70-72页
参考文献第72-75页
致谢第75-77页
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文第77-79页

 
 
论文编号BS3506183,这篇论文共79
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