基于ROI和JND的3D视频编码研究

声明

致谢

摘要

1 绪论

1．1 课题背景及研究的目的和意义

1．2 国内外研究现状及分析

1．2．1 基于JND的视频编码

1．2．2 基于ROI的视频编码

1．2．3 国内外研究现状总结

1．3 本文的主要研究内容与结构

2 3D视频编码基础及人类视觉系统

2．1 3D视频编码基础

2．2 人类视觉特性

2．3 基于视觉特性的视频编码

2．4 图像质量评价

2．5 本章小结

3．1 引言

3．2 基于深度的立体投影显著性算法

3．2．1 简介

3．2．2 三维重建和立体投影

3．2．3 投影图像的处理

3．2．4 深度显著图和3D显著图的生成

3．2．1 实验结果及分析

3．3 基于背景检测显著性算法

3．3．1 简介

3．3．2 基本概念

3．3．3 颜色显著图

3．3．4 深度显著图的计算

3．3．4 显著图的融合

3．3．5 实验结果及分析

3．4 本章小结

4 3D场景下的JND模型研究

4．1 目前常见的JND模型

4．2 基于DCT变换的JND模型

4．3 改进的3D-JND模型

4．3．1 MJND

4．3．3 DJND

4．4 实验结果及分析

4．5 本章小结

5．1 引言

5．2 基于ROI和JND的精细分级量化策略

5．3 实验结果及分析

5．4 本章小结

6 结论

参考文献

作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果

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