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當前位置:教育論文中心首頁--博士論文--基于深度學習的分數像素運動補償方法研究
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基于深度學習的分數像素運動補償方法研究
 
     論文目錄
 
摘要第5-7頁
ABSTRACT第7-8頁
第一章 緒論第12-20頁
    1.1 研究背景和意義第12-13頁
    1.2 研究歷史和現狀第13-18頁
        1.2.1 分數像素運動補償技術第14-15頁
        1.2.2 圖像插值技術第15-17頁
        1.2.3 基于深度學習的圖像超分辨技術第17-18頁
    1.3 本文的創新之處及論文組織第18-20頁
第二章 HEVC與深度學習基礎第20-44頁
    2.1 視頻編碼的基本原理第20-23頁
        2.1.1 視頻的表示第20-21頁
        2.1.2 視頻編碼的基本概念第21-23頁
        2.1.3 視頻編碼技術第23頁
    2.2 HEVC簡介第23-34頁
        2.2.1 HEVC標準的制定和發展歷程第23-25頁
        2.2.2 HEVC的編碼框架第25-26頁
        2.2.3 HEVC的塊劃分結構第26-28頁
        2.2.4 幀內(intra)預測技術第28-29頁
        2.2.5 幀間(inter)預測技術第29-30頁
        2.2.6 變換量化技術第30-31頁
        2.2.7 熵編碼技術第31-32頁
        2.2.8 環路濾波技術第32-34頁
    2.3 HEVC中的分數像素插值技術第34-37頁
        2.3.1 HEVC的插值濾波設計器第34-36頁
        2.3.2 高精度濾波操作第36-37頁
    2.4 深度學習簡介第37-44頁
        2.4.1 機器學習的基本概念第37-39頁
        2.4.2 前饋神經網絡第39-40頁
        2.4.3 卷積神經網絡第40-44頁
第三章 基于卷積神經網絡的分像素插值技術第44-52頁
    3.1 基于高斯低通濾波的分像素樣本的生成方法第44-47頁
        3.1.1 光學圖像形成原理分析第44-46頁
        3.1.2 訓練樣本的生成方法第46-47頁
    3.2 采用的網絡結構與訓練算法第47-48頁
    3.3 實驗結果第48-50頁
        3.3.1 實驗設置第48-49頁
        3.3.2 HEVC參考軟件下的算法性能第49頁
        3.3.3 與基于超分辨率方法的分析對比第49-50頁
    3.4 本章小結第50-52頁
第四章 基于幀間回歸模型的分像素運動補償技術第52-74頁
    4.1 分像素運動補償的回歸模型第52-56頁
        4.1.1 單向分像素運動補償的回歸模型第52-55頁
        4.1.2 雙向分像素運動補償的回歸模型第55-56頁
    4.2 FRCNN的訓練算法第56-59頁
        4.2.1 網絡結構第56-57頁
        4.2.2 訓練數據生成算法第57-59頁
    4.3 FRCNN的編碼方法第59-61頁
        4.3.1 運動估計與運動補償算法第59-60頁
        4.3.2 塊級濾波類型自適應選擇算法第60頁
        4.3.3 濾波類型合并模式第60-61頁
    4.4 實驗結果與討論第61-72頁
        4.4.1 實驗設置第62頁
        4.4.2 整體編碼性能第62-63頁
        4.4.3 雙向預測的FRCNN模型的性能驗證第63-65頁
        4.4.4 FRFT選擇結果第65-66頁
        4.4.5 FRCNN網絡結構與編碼性能的關系第66-70頁
        4.4.6 訓練數據與編碼性能的關系第70-71頁
        4.4.7 無損編碼數據訓練的模型的性能第71頁
        4.4.8 與基于插值的算法的性能比較第71-72頁
    4.5 本章小結第72-74頁
第五章 基于可逆性的插值濾波技術第74-96頁
    5.1 分數像素插值的可逆性第74-78頁
        5.1.1 可逆性的直觀解釋第74-77頁
        5.1.2 可逆性的理論解釋第77-78頁
    5.2 基于可逆性的插值濾波器訓練算法第78-79頁
    5.3 基于可逆性的分像素插值技術第79-82頁
        5.3.1 基于可逆性的訓練框架第79-81頁
        5.3.2 InvIF的網絡結構第81頁
        5.3.3 InvIF的編碼方法第81-82頁
    5.4 實驗結果第82-95頁
        5.4.1 實驗設置第82頁
        5.4.2 InvIF的編碼性能第82-85頁
        5.4.3 InvIF模式選擇分析第85-88頁
        5.4.4 正則項權重γ值與編碼性能的關系第88頁
        5.4.5 可逆重建性能評估第88頁
        5.4.6 不同正則類型對編碼性能的影響第88-90頁
        5.4.7 FIR-InvIF與DCTIF的分析比較第90-91頁
        5.4.8 量化參數無關的InvIF模型第91-94頁
        5.4.9 InvIF的泛化能力分析第94-95頁
        5.4.10 與其他分像素插值方案比較第95頁
    5.5 本章小結第95-96頁
第六章 總結與展望第96-98頁
參考文獻第98-106頁
致謝第106-108頁
在讀期間發表的學術論文與取得的研究成果第108-109頁

 
 
論文編號BS4590404,這篇論文共109
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