基于视觉显著性的HEVC编码优化技术研究

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基于视觉显著性的HEVC编码优化技术研究

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基于视觉显著性的HEVC编码优化技术研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
专用术语注释表	第9-10页
第一章绪论	第10-17页
1.1 研究背景和意义	第10-11页
1.2 国内外研究现状	第11-14页
1.2.1 显著度检测相关的研究现状	第11-13页
1.2.2 基于HVS的HEVC编码器研究现状	第13-14页
1.3 本文主要研究内容	第14-15页
1.4 论文结构安排	第15-17页
第二章 HEVC视频编码原理及优化技术	第17-30页
2.1 HEVC中预测重要编码技术	第17-22页
2.1.1 HEVC编码总体流程	第17-18页
2.1.2 HEVC灵活的编码结构	第18-19页
2.1.3 HEVC预测编码	第19-22页
2.2 视觉显著度检测的关键技术	第22-26页
2.2.1 基于空域特征的显著度检测	第23-24页
2.2.2 基于频域特征的显著度检测	第24-25页
2.2.3 基于机器学习的显著度检测	第25-26页
2.3 HEVC帧内预测快速算法介绍	第26-29页
2.3.1 帧内预测模式选择快速算法	第26-27页
2.3.2 帧内预测CU划分快速算法	第27-28页
2.3.3 基于显著度的帧内预测快速算法	第28-29页
2.4 小结	第29-30页
第三章一种结合全局特征和局部特征的显著度检测方法	第30-48页
3.1 结合全局特征和局部特征的显著度检测模型	第30-37页
3.1.1 空域全局显著度检测	第30-32页
3.1.2 空域局部显著度检测	第32-36页
3.1.3 空域全局显著度图与空域局部显著度图的融合	第36-37页
3.2 实验结果与分析	第37-46页
3.3 小结	第46-48页
第四章基于视频显著度的帧内预测深度与模式选择优化	第48-61页
4.1 基于显著度的CU快速深度划分算法	第48-52页
4.1.1 HEVC中CU深度划分简介	第48-49页
4.1.2 基于显著度的CU快速深度划分具体方案	第49-50页
4.1.3 实验结果及分析	第50-52页
4.2 基于显著度的帧内模式快速选择具体方案	第52-56页
4.2.1 帧内预测模式选择分析	第52-53页
4.2.2 基于Sobel算子的边缘检测	第53-55页
4.2.3 基于显著度的帧内预测快速模式选择方法	第55-56页
4.3 实验结果与分析	第56-60页
4.4 小结	第60-61页
第五章总结与展望	第61-63页
5.1 总结	第61-62页
5.2 展望	第62-63页
参考文献	第63-67页
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文	第67-68页
附录2 攻读硕士学位期间申请的专利	第68-69页
附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目	第69-70页
致谢	第70页

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