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基于多极小值粒子群的自适应运动估计算法

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基于多极小值粒子群的自适应运动估计算法
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-7页
目录第7-10页
第1章 引言第10-13页
  · 运动估计的研究意义第10页
  · 国内外研究现状第10-11页
  · 运动估计的问题描述第11-12页
  · 本文的主要工作和章节安排第12-13页
第2章 块匹配运动估计第13-27页
  · 视频压缩编码技术第13-16页
    · 视频压缩编码的可能性第13-14页
    · 视频压缩编码的原理第14-16页
  · 块匹配运动估计第16-19页
    · 运动估计的概念第16-17页
    · 运动矢量的模型第17页
    · 块匹配运动估计的原理第17-19页
  · 块匹配运动估计的技术指标第19-26页
    · 初始搜索点第19-21页
    · 匹配块模式第21-22页
    · 块匹配准则第22-23页
    · 块搜索策略第23-25页
    · 搜索范围第25-26页
  · 本章小结第26-27页
第3章 经典块匹配运动估计算法的分析第27-35页
  · 块匹配运动估计的经典算法第27-32页
    · 全搜索算法第27-28页
    · 三步搜索算法第28-29页
    · 菱形搜索算法第29-30页
    · 遗传搜索算法第30-31页
    · 标准粒子群搜索算法第31-32页
  · 经典算法实验与性能分析第32-34页
    · 实验条件第32-33页
    · 仿真实验结果第33-34页
    · 实验结果分析第34页
  · 本章小结第34-35页
第4章 多极小值粒子群算法第35-46页
  · 标准粒子群算法第35-39页
    · 算法的原理第35-36页
    · 算法的数学描述第36-38页
    · 算法的流程第38-39页
  · 多极小值粒子群算法第39-42页
    · 算法的原理第39-40页
    · 算法的拓扑结构第40-41页
    · 算法的流程第41-42页
  · 算法实验与性能分析第42-45页
    · 实验分析第42-45页
    · 实验结论第45页
  · 本章小结第45-46页
第5章 基于多极小值粒子群的运动估计算法第46-64页
  · 匹配误差曲面特性分析第46-47页
  · 基于多极小值粒子群的运动估计第47-52页
    · 粒子的定义第48页
    · 适应度函数的定义第48-50页
    · 运动强度分析第50-52页
  · 算法参数分析第52-57页
    · 初代粒子个数第52-54页
    · 最大速度第54-55页
    · 惯性权重第55页
    · 学习因子第55页
    · 迭代结束条件第55-57页
  · 算法的流程第57-58页
  · 算法仿真实验第58-63页
    · 实验数据分析第58-62页
    · 实验结论第62-63页
  · 本章小结第63-64页
第6章 总结与展望第64-66页
  · 论文工作总结第64页
  · 未来研究展望第64-66页
参考文献第66-70页
致谢第70-71页
附录第71页

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