基于CNN的面向对象的视频编码技术研究与分析

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基于CNN的面向对象的视频编码技术研究与分析

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基于CNN的面向对象的视频编码技术研究与分析

论文目录
摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-8页
1 绪论	第8-13页
· 视频编码研究的背景和意义	第8-9页
· 将细胞神经网络引入视频编码的原因和意义	第9-11页
· 论文的主要工作	第11-13页
2 细胞神经网络的数理模型和系统分析	第13-30页
· 细胞神经网络的结构	第13-17页
· 细胞神经网络的动态范围和稳定性分析	第17-27页
· 细胞神经网络的动态范围	第17-21页
· 细胞神经网络的稳定性分析	第21-27页
· 细胞神经网络输入输出的量化及其用于图像处理的思想	第27-29页
· 细胞神经网络输入输出的量化	第27-28页
· 细胞神经网络图像处理的基本思想	第28-29页
· 本章小结	第29-30页
3 基于细胞神经网络的实时面向对象的视频编码架构	第30-44页
· 基于细胞神经网络的视频编码系统架构	第30-32页
· 基于细胞神经网络的编码器	第32-38页
· 视频图像分割和对象标记	第32-33页
· 运动补偿	第33-34页
· 图像合成	第34-37页
· 一致性观察	第37-38页
· 解码器	第38-39页
· 图像重建	第39页
· 实时性讨论	第39-43页
· 本章小结	第43-44页
4 基于细胞神经网络的视频对象分割算法	第44-51页
· 一种新的基于细胞神经网络算法的视频对象分割算法	第44-50页
· 算法描述	第44-46页
· 实验结果与分析	第46-50页
· 本章小结	第50-51页
5 全文总结与展望	第51-52页
致谢	第52-53页
参考文献	第53-55 页

本篇论文共55页，点击这进入下载页面。

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