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基于机器学习的H.265视频转码研究

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基于机器学习的H.265视频转码研究
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-11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

本篇论文共98页,点击这进入下载页面
 
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