一、线性插值在H.264码率控制中的应用（论文文献综述）
李旸[1]（2021）在《C实现基于游程的符号分组熵编码在视频压缩中的应用》文中指出近年来,视频压缩技术得到广泛应用,并且飞速发展。随着5G的时代到来,对于视频的清晰度的要求越来越高。不可避免的是视频清晰度越高,整个视频的数据量就越大。视频压缩技术一般包括下面几个部分:变换、量化、熵编码。其中熵编码是对于整个视频能否压缩到理想熵值起到至关重要的作用。本文实现的是一种新的三维变换视频压缩算法,该算法不使用运动补偿。实现的视频压缩算法的每个模块都是采用更独立和高效的算法。对于变换的步骤,SCWP（Spectral Condensed Wavelet Packet）即小波变换（频谱压缩小波包）被采用。对于量化步骤,使用新颖且简单的阈值化方法来实现熵约束标量量化。对于熵编码步骤,一种基于游程的符号分组的熵编码新型熵编码技术,这种二进制熵编码可以是应用于多符号源编码,并且它对接近于独立分布的信源编码时,最佳冗余率的范围在信源熵的1.5%以内。优点在于从算法复杂度上来说,这种变换视频编码算法的复杂度类似于二维静止图像变换编码算法的复杂度。然而,在高比特率的视频压缩上,其视频压缩性能的表现可以与传统标准压缩方案HEVC（High Efficiency Video coding）媲美。本文所做的工作如下,在整个压缩程序中,使用C语言实现基于游程的符号分组的熵编码的模块,并且将整个压缩程序调试正常运行,运算结果与matlab程序运行一致。在结果分析中,用传统的视频压缩标准方案H264的参考软件JM和HEVC参考软件HM跟本文实现的压缩程序进行对比,证明其在高质量的视频压缩中有着特有的优势。
杨恒毅[2]（2021）在《基于边缘互联网的野生动物监测系统软件分析与设计》文中研究说明野生动物监测系统作为野生动物保护的重要组成部分,对保护野生动物,维持生态系统的和谐稳定起着重要作用。我国已在多个省份的自然保护区大量布设红外相机构建野生动物监测系统。但是由于存在野生动物保护区通常没有通信网络以及红外相机易被误触发、数据回收难度较大等问题,野生动物监测系统无法及时获取监测设备拍摄的图像视频数据并且获取到的数据有大量无效信息,这就造成了监测系统运行人工成本高、实时性差等问题。本文设计并实现了基于边缘互联网的野生动物监测软件系统,该软件系统可用于在保护区进行无线网络基站布设选址,对红外相机布设可视化,进行红外相机拍摄画面实时传输,对图像和视频数据进行大熊猫目标检测,实现高效、内容丰富、实时直观的野生动物监测保护。本文的具体工作如下:1、监测系统软件需求分析与整体设计。该部分首先根据项目背景和现阶段野生动物监测领域存在的问题,对通信基站布设选址、红外相机布设、视频流实时传输、数据回收以及目标（如大熊猫）检测等功能进行了分析。其次根据需求分析,给出了监测系统软件整体方案。2、监测系统功能设计与实现。本文首先利用数字高程模型（Digital Elevation Model DEM）和边缘地区无线信号传播模型设计实现了边缘地区无线基站选址组网和红外相机布设功能。其次采用AVBR（Adaptive Variable Bit Rate）码率控制算法和RTSP（Real Time Streaming Protocol）协议,设计实现了低带宽条件下的高清视频流实时传输功能。最后设计实现了基于WL-SSD（Wavelet-SSD）模型的大熊猫目标检测功能,该功能可以较高的准确度和速度对图像和视频中的大熊猫目标进行快速检测。3、系统综合测试。本文在野外条件下对系统进行了边缘网络基站选址组网、视频流实时传输测试,并测试了系统对大熊猫目标检测的效果,测试结果表明,本文设计的基于边缘互联网的野生动物监测系统能够解决现阶段野生动物监测领域中通信基站布设选址组网、获取实时视频流、目标检测等问题,为野生动物监测保护提供了更有效的技术支持。
裴航[3]（2021）在《基于申威421处理器的视频解码SIMD优化技术研究》文中进行了进一步梳理随着互联网的高速发展以及第五代移动通信技术的到来,各个领域对多媒体品质的要求日益提高,视频作为多媒体的关键载体其高清质量的高效压缩逐渐成为研究热点。H.264视频编解码标准作为发展比较成熟的编解码格式,一直应用于人们生活的各个场景。但H.264视频编解码标准在拥有更高编解码质量的同时,带来的是编解码复杂度的增加,导致视频解码性能降低,影响用户的多媒体视觉体验。为满足国产申威平台用户的多媒体需求,推进申威处理器生态软件的发展,对H.264解码器的移植与优化有着很重要的意义。申威421是国产第三代多核处理器,其搭载的SIMD指令集体系非常适合多媒体程序的并行优化。本研究首先对H.264解码器的开源程序FFmpeg进行移植,H.264解码器在申威平台移植后遇到解码效率低,视频播放不流畅等问题。为提升视频解码性能,对FFmpeg开源编解码库中H.264解码器进行了详细分析,使用性能分析工具找到视频解码的瓶颈函数。然后充分利用申威处理器的SIMD扩展部件,对解码器帧间运动补偿、去块滤波、反变换等关键模块代码进行向量指令替换来缩短指令周期,实现关键模块算法的SIMD并行计算,从而提升多媒体程序运行速度。实验平台基于申威421处理器及搭载Debian的Linux桌面操作系统deepin15.5。实验结果表明,在保证没有损失视频品质的情况下,模块化效果测试中帧间运动补偿模块的性能提升最为明显。对于解码器的整体优化效果,优化后的视频解码性能最高提升了35.3%,对于高分辨率的视频序列播放更为流畅。在一定程度上表明了申威SIMD技术对于多媒体应用的性能提升是有效的,解决了视频播放不流畅问题,有效的推动了申威处理器市场化发展。
鲁国[4]（2020）在《视频压缩编码及其质量增强的优化技术研究》文中研究指明近年来,随着多媒体技术的蓬勃发展,视频作为重要的信息传递媒介,其应用需求和数量规模迎来了爆发式的增长。更为重要的是,消费者对高分辨率、高帧率的高品质视频需求也日益强烈,这对视频传输系统的压缩效率和质量增强提出了更高的要求。本文从视频编码系统整体优化的角度出发,围绕提高视频压缩效率和提升压缩视频质量这两个关键问题展开深入研究,创新性地提出了一个基于深度学习的完整视频压缩编码系统,从而显着提升了视频压缩效率。同时本文分别从视频编码预处理和解码后处理入手,结合视频编码特性,提出了内置帧率上变换的高效视频编码系统和压缩视频复原算法,从而提升了压缩视频的质量。本论文的研究工作针对整个编码系统,实现了高效率的视频压缩以及高品质的压缩视频重建,增强了终端的视频质量并减少了视频的传输带宽。本文的主要研究内容及创新归纳如下:围绕高帧率视频的产生与编码问题,本文提出了在编码器中内置视频帧率上变换,并与视频压缩编码联合优化的方案。为了在编码端产生高质量的高帧率重建视频,并且减少高帧率视频传输带来的带宽消耗,本文给出了一个视频压缩编码和帧率上变换的联合优化模型,从而能够根据率失真策略对帧率上变换进行优化。这种新架构的关键是把帧率上变换功能嵌入编码器环路中,并在原有的运动估计和运动补偿模块中增加帧率上变换功能。这种高帧率编码新架构有效地提升了高帧率视频编码的性能,并使得解码器能直接解出高帧率视频。本文给出的系统充分结合已有的编码多层次划分架构,给出一个多信息融合的运动估计策略;同时根据运动可靠度和量化误差,建立一个内插帧的失真模型。所提出的内嵌帧率上变换功能的联合优化编码系统,在保证压缩标准兼容的前提下,比传统预处理加编码的级联系统显着减少了高帧率视频的码率消耗,去除了编码端帧率上变换预处理和解码端帧率上变换后处理的需要,从而显着降低了编码端和解码端处理高帧率视频的计算复杂度。针对压缩视频图像的高质量后处理,本文对于压缩视频的失真复原问题提出了一个基于深度学习的卡尔曼递归模型。视频的有损压缩编码,意味着解码端的视频重建不可避免地存在压缩图像的失真现象。本文结合基于模型和基于学习这两种方法的优势,首次提出了一个应用于视频复原的基于深度学习的卡尔曼递归模型。所提出的算法将视频的压缩失真复原建模为一个卡尔曼滤波递推问题,通过利用卷积神经网络估计卡尔曼滤波器状态和计算卡尔曼增益,获取准确的后验估计。对于视频图像序列,本文提出的方法一方面利用了卡尔曼递归滤波特性,另一方面又发挥了深度学习的数据驱动的特长,从而实现压缩视频图像的高效复原。对于深度学习视频压缩这一关键问题,本文首次给出了一个端到端优化的完整视频压缩编码系统。本文系统充分利用当前视频压缩编码的混合编码框架和深度学习的强大表达能力,通过设计编码系统中的运动估计网络、运动信息压缩网络、运动补偿网络、残差压缩网络以及码率估计网络,实现了一个基于混合编码架构和深度学习的完整压缩编码系统。整个编码系统可以通过率失真损失函数进行端到端的整体优化,从而实现高性能的视频压缩。与此同时,本论文基于深度学习的视频压缩系统具有很强的可扩展性,从而能够根据速度和性能的需求进行对应设计。实验结果表明,相比较当前广泛使用的H.264算法,本文给出的深度视频压缩算法能够实现更高的压缩效率。即便与最新标准H.265相比,本文给出的视频编码系统能够实现相似甚至更好的主观质量。本论文围绕视频压缩编码及其质量增强的优化技术展开研究,所提出的系统和方法提升了视频压缩效率、增强了视频质量,为应对高品质视频需求提供了卓有成效的解决方案。更为重要的是,通过对深度卡尔曼模型、基于深度学习的视频压缩编码等研究方向的探索,为今后的研究提供了有益借鉴。
王浩[5]（2019）在《基于视觉特性的HEVC视频编码优化研究》文中研究说明随着4K、HDR等高清视频技术的发展,消费者对更高分辨率、更具沉浸感视频内容的需求持续增加,已迫使视频行业不断研发更加高效的视频编码（压缩）技术。如何利用有限的带宽资源,编码出质量更高的视频流一直以来都是视频编码优化领域所研究的重点。码率控制和率失真优化作为视频编码传输中的关键技术,在实际视频多媒体应用中起着至关重要的作用。在编码视频序列时,码率控制和率失真优化模块通过选择合适的编码参数或编码模式,可以使编码后的输出码流满足给定的带宽要求,同时使编码失真尽可能小。为了使得在码率控制以及编码模式选择过程中码率的分配更加合理,更加符合人眼视觉特性,也就是使编码视频流的主观视觉质量更高,将一些关键有效的人眼视觉特性以及图像内容特征考虑进来,可以为优化码率分配、选择最佳编码模式提供有价值的参考和一些新的改进思路,这也是目前视频编码优化领域的一个研究热点。针对现有码率控制算法方案没有充分考虑人眼视觉特性的不足,本文提出了一种基于视觉掩蔽效应的码率控制优化方案。该方案不仅考虑了原有方案根据编码复杂度进行码率分配的方式,还将人眼视觉特性考虑进来,并根据图像区域的纹理复杂度和运动复杂度提出了时空域内容感知因子模型。由于该内容感知因子能够有效刻画图像区域的视觉重要性或视觉失真敏感度,因此可以用来为同一帧内各个编码单元的码率分配提供指导,使得更多的码率分配到视觉上更重要的区域。通过以上这些改进,能够进一步提高解码视频的视觉感知效果,即同等码率下主观视觉质量更高。实验结果表明,在所有测试序列上基于MOSp指标的平均BD-Rate增益可达4.49%。本文后续部分章节具体介绍了该优化方案的实现细节,并对相应的实验结果进行了分析与讨论。针对现有率失真优化算法方案没有充分考虑人眼视觉特性的不足,本文提出了一种基于视觉感知特性的率失真优化方案。在该方案中,首先基于视觉模式复杂度、对比度掩蔽、亮度适应性以及自由能原理等视觉特性形成了混合JND模型。为了将此模型应用到率失真优化过程中,本文进一步推导得到了依赖图像区域视觉失真敏感度的拉格朗日乘子调整系数,用以自适应调整率失真优化过程中的拉格朗日乘子,从而在保持主观质量基本不变的情况下有效降低编码过程消耗的码率。实验结果表明,采用该方案后在所有测试序列上的平均码率节省可达13.1%。本文后续部分章节具体介绍了该优化方案的实现细节,并对相应的实验结果进行了分析与讨论。
王瑾[6]（2011）在《低码率下H.264码率控制跳帧/插帧算法研究》文中研究指明随着多媒体通信技术的高速发展,高效和高质量的压缩视频传输技术已经成为现今的热点研究和开发领域之一。H.264作为新一代的视频编码标准,采用了一系列的新技术,编码效率高,应用前景广泛。为了在变化的信道带宽条件下得到较高的重建视频质量,可以在H.264视频编码端采用码率控制技术来控制编码输出的码率。本文在深入研究H.264的码率控制原理和算法的基础上,着重对低码率传输时码率控制中的跳帧算法做了研究和改进。对比原有的被动跳帧算法,论文提出了一种主动跳帧算法。该方法充分考虑了图像运动复杂度,编码图像质量和编码缓冲区充盈度,自适应地判断下一帧是否跳过,使视频序列的编码比特分配更加合理。和编码端相对应,论文还对应用于H.264解码端的插帧算法做了改进。改进的算法使用基于双向运动矢量估计的补偿插帧算法,并在运动矢量估计的过程加入了两次运动矢量调整来平滑得到的运动矢量,使用经过调整的运动矢量进行运动补偿插帧,并在插值恢复的过程中考虑了运动矢量指向的像素超过图像边界的情况,使得解码端解码重构和插值恢复出的图像能得到更好的主客观效果。本文在MATLAB和JM10.2平台上对算法进行了仿真实验。实验结果表明,与JM10.2中原有的插值算法相比,本文的插帧算法对视频图像的运动情况做出了比较准确的估计,使得插帧恢复图像的客观质量有一定程度提高,并且具有更好的主观效果;与JM10.2原有的仅调整量化参数的码率控制算法相比,根据本文的主动跳帧策略编码重建后的图像质量更好。
田玲[7]（2010）在《视频编码率失真特性及帧编码复杂度模型研究》文中研究说明率失真理论研宄在限定失真的情况下，为了恢复信源符号所必需的信息率。如果信源输出的信息率大于信道的传输能力，就必须对信源进行压缩，但同时要保证压缩所引入的失真不超过预先规定的限度。由于数字视频的信息量巨大，如何有效地存储视频信息以及在有限的带宽下对其进行传输及应用是一个亟待解决的问题。因此视频图像压缩技术成为一个重要且有效的手段。作为视频编码中率失真优化的理论依据，率失真定理被广泛地研宄。本文着重分析了率失真理论和率失真模型的建模方法，刨新性地分析了H.264／Avc码率提案中采用的二次率失真模型误差并提出了新的联合率失真模型。针对帧编码复杂度在率失真模型中的作用及其对码率控制算法性能的影响，提出了新的I.帧和P.帧编码复杂度模型及相应的帧间和帧内码率控制算法。大量且广泛的实验测试数据表明，新的码率控制算法能够有效地控制虚拟缓冲区，精确地达到目标输出比特率，明显地减少不期望的跳帧，在提高视觉质量的同时也保持了视觉质量的平滑稳定。全文的主要的刨新和研宄成果包括：1．视频编码率失真模型及率失真特性分析，从理论及实验验证方面着重分析了二次率失真模型的误差。包括二次模型误差，MAD正比模型误差及JVT-G012提案中线性跟踪模型预测误差三个方面，并进行大量拟合实验。更进一步，分析了新的指数型率失真模型特性，为联合率失真模型的提出提供了理论基础。2．提出了两种帧编码复杂度模型。针对I一帧和P一帧不同的帧特性，由于I.帧编码采用帧内预测，因此其编码复杂度通过直接统计像素点平均几何梯度值获得；对P.帧编码复杂度通过五种预测方式进行预测，模型根据编码效果优化选择性能最好的一种作为当前帧编码复杂度并进行编码。实验表明新的I.帧及P.帧编码复杂度模型均较高地拟合了实际的编码帧复杂度。3．在帧编码复杂度R-c《Rate—complexity)模型和指数型R-Q《Rate—Quantization)模型基础上，提出一种联合率失真模型并分析其新特性。由于指数模型具有求导不变性，根据联合模型的一阶全微分，简化了模型参数并获得了模型参数的更新方法。三维图进一步验证了联合率失真模型中R-c和R-Q部分的关系分别满足线性及指数函数关系。4．针对I一帧编码计算及延迟小的优点，提出了全I一帧编码码率控制算法，算法在H．264／Avc标准的参考软件平台JMl3-2上编码实现并和首次提出全I一帧编码的Ⅳrw042算法进行性能比较，获得了更精确的缓冲区控制及更高的解码后视觉质量。5．提出了基于优化选择的帧编码复杂度模型和联合率失真模型的P.帧编码码率控制算法。给出了全文模型算法实现的参数配置及编码器参数配置，并给出了实现记录结果。本文提出的帧间码率控制算法同样获得了较高的视觉质量。
王科技[8]（2010）在《基于H.264/AVC的码率控制算法研究》文中提出随着网络和多媒体通信技术的日益发展,人们对视频通信业务的需求不断增长。为了获得更好的视频传输质量和拓宽视频编码的应用范围,数字视频编码技术一直在不断的进步与完善。H.264/AVC作为新一代视频压缩编码标准,在压缩效率、图像质量和网络适应性等方面取得了显着提高。然而,在视频通信中,由于通信信道带宽有限,有必要对视频编码的输出码率进行控制。因此,码率控制在视频编码器中起着非常关键的作用,是实现视频图像高效编码和稳定传输的重要保证。本文基于H.264/AVC视频编码理论,探讨了实现码率控制的相关技术和率失真理论在视频编码优化以及码率控制中的应用,着重分析了H.264/AVC率失真优化遇到的问题,并对H.264/AVC推荐的码率控制算法JVT-G012进行了深入的研究。本文主要工作如下：针对H.264/AVC编码中整数DCT变换系数的概率分布特性,提出一种改进的Cauchy分布R-Q率失真模型,以更准确地描述视频信源的率失真特性；通过引入能量均方误差（EMSE）,作为衡量图像失真的标准,对不同复杂度的视频序列进行统计分析,建立一种简单的线性D-Q图像失真模型。根据上述提出模型,利用Lagrangian方法实现了R-D率失真优化的位分配。结合改进的Cauchy分布模型与R-D率失真优化的位分配方案,提出了一种能改善H.264编码率失真性能的宏块层码率控制优化算法。该算法利用Lagrangian乘子法计算各宏块最优的量化参数,通过率失真优化策略实现帧内比特数的优化分配,使输出的码流更接近于目标比特数。目标比特最终由编码宏块的复杂度、宏块图像失真度,以及缓冲区状况共同决定。实验结果表明,提出的算法不仅能较为准确地控制视频编码的比特率,减小码率预测的平均误差,而且可以获得较好的率失真优化效果,并提高了PSNR’性能。
孟卿卿[9]（2010）在《H.264编解码器系统设计以及优化》文中提出近些年来由于第三代移动通信技术的日益成熟以及人们对高清视觉享受的强烈需求,多媒体视频压缩处理技术得到了前所未有的发展。由ITU-T和ISO／IEC组织的联合视频工作组（JVT）推出的新一代视频压缩标准H.264是目前最先进的视频编码标准。较之以往的视频压缩标准,H.264无论是在网络适应性还是在视频压缩效率方面都表现出了极大的优势,成为多媒体业务应用中广泛采用的视频编码标准。然而,H.264良好编码性能的获得是以高计算复杂度为代价的,故降低编码复杂度,提高编码速度成为H.264在实时流媒体业务中得以广泛应用的关键所在。本文根据H.264视频编码器所采用的技术特点,研究和设计低复杂度的H.264编码器系统,主要完成了以下工作：1.总结和分析现有的H.264视频编码器系统结构和关键技术（如JM、x264以及t264等H.264开源编码器）,设计了H.264标准编码器的系统架构,并在此基础上使用C语言实现了该编码器。2.对本文设计开发的H.264标准编码器中的I帧帧内预测算法以及P帧帧间预测算法进行优化。实验结果表明,与各开源标准编码器相比,经过算法优化的H.264编码器在维持重建图像质量以及输出码率变化不大的情况下,编码速度得到了明显的提高。3.实现并优化了标准C版本的H.264标准高清解码器,目前该解码器支持Main Profile级别选项,Baseline Profile以及High Profile级别的部分选项。实验表明,在输出同样质量重建图像的情况下,与各开源标准解码器相比,本文设计开发的高清解码器速度提升明显。4.提出了一种基于纹理因子与误差均值因子的新联合率失真模型TMJRDM。在这种新率失真模型中,纹理因子与误差均值因子的联合加权值被用作新模型中的率失真因子。实验结果表明,该算法能够很好地提高重建图像的主观质量,同时也没有引起较为明显的客观质量的退化,尤其是在低比特率的情况下效果更为明显。
董彧焘[10]（2008）在《H.264/AVC编码优化算法研究》文中研究指明H.264/AVC是ITU-T VCEG和ISO/IEC MPEG联合推出的最新视频编码国际标准,虽然该标准仍然基于以往成熟的预测变换混合编码的架构,但融合了近些年视频编码方面的各项先进技术,编码效率比以往的标准提高了至少一倍以上。和以往的标准相比,H.264/AVC在编码层的突出特点主要包括可变块大小的运动补偿预测、多参考帧预测、整数变换、1/4像素精度的运动补偿预测、上下文自适应的熵编码以及环内去块效应滤波。由于支持这些先进的功能,H.264/AVC的编码复杂度空前的增加。因此,针对H.264/AVC视频编码算法进行研究,并根据其原理进行性能优化,以及在保证编码质量的前提下如何降低编码的复杂度,都具有十分重要的理论和实际意义。因此本文围绕H.264/AVC视频编码优化算法,主要研究了下面几个方面的问题:首先,我们研究了视频序列存在比特预算限制的最优编码问题。上述问题主要体现在视频存储的应用中,为了获得编码序列的最优一组量化参数,最好考虑序列中各帧之间的相互依赖性。针对以上各帧相关的最优编码问题,可以通过帧级率失真优化解决。穷举迭代法（EIA）就是最佳的帧级率失真优化算法,但该算法的计算复杂度太高,无法应用到实际的编码中。因此本文研究了一些次优算法,并提出了基于ρ域率失真模型和最佳次优算法（即GIA）的帧级率失真优化算法,可以从所有可能的量化参数组中选择一组使得率失真代价最小的一组量化参数作为最优的一组量化参数。该算法大大降低了GIA的计算复杂度,仿真结果表明,和GIA相比,本文算法在编码质量几乎相等情况下的编码时间还不到GIA一遍RDO的八分之一。其次,研究了H.264/AVC帧级编码中量化参数精确控制的问题。在H.264/AVC检验模型JM10.2的帧级编码中,每一帧的编码比特和量化参数有着直接对应的关系,因为帧中每一个宏块采用的都是同一个量化参数。但是根据JM10.2中的二次率失真模型计算的量化参数常常导致每一帧的编码比特和目标比特的失配,本文提出了一个通过ρ域率失真模型对上述量化参数进行调整的算法,可以弥补上述二次率失真模型不够精确的不足。最后,研究了帧间预测编码中宏块编码模式的快速判决问题。为了更精确地进行帧间预测,H.264/AVC采用了可变块大小的运动补偿预测技术,通过率失真优化来选择最佳的块大小帧间模式。因此宏块帧间模式的判决是H.264/AVC实际编码中最耗时的一个模块。为了降低整个编码的计算复杂度,本文提出了一个新的帧间模式快速判决算法。通过对宏块的空域和时域信息的综合分析,对SKIP模式和P8x8模式这两种特殊的模式进行提前判决,大大降低了整个编码的计算复杂度。综合以上关于帧级编码中的量化参数更新算法和帧间模式快速判决算法,本文在JM12.4的基础上提出一个优化的H.264/AVC帧级编码方案,并和H.264/AVC最新的JVT-W042帧级码率控制方案进行了全面的比较。仿真结果表明,在低码率的情况下,本文提出的优化编码方案优于JVT-W042,而且码率越低的情况下,优势越明显。除此而外,本文的优化编码方案还大大降低了编码的计算复杂度。
二、线性插值在H.264码率控制中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、线性插值在H.264码率控制中的应用（论文提纲范文）
（1）C实现基于游程的符号分组熵编码在视频压缩中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 视频的基本概念和视频压缩基本原理 |
| 1.2.1 视频的基本概念 |
| 1.2.2 视频压缩的基本原理 |
| 1.3 传统的视频压缩标准 |
| 1.3.1 出现视频压缩标准的原因 |
| 1.3.2 H261 视频压缩标准 |
| 1.3.3 H263 视频压缩标准 |
| 1.3.4 MPEG-4 Visual视频压缩标准 |
| 1.3.5 H264 视频压缩标准 |
| 1.3.6 HEVC视频压缩标准 |
| 1.4 传统视频压缩标准的预测编码 |
| 1.5 论文的主要工作 |
| 1.6 本文章节安排 |
| 第2章 采用三维变换的视频压缩方案 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 主流视频压缩标准对高质量视频压缩的不足 |
| 2.3 采用频谱压缩小波包的三维变换 |
| 2.4 低复杂度实现熵约束标量量化 |
| 2.5 采用基于游程的符号分组熵编码 |
| 2.6 本文实现的三维变换的视频压缩方案的主要编码过程 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 基于游程的符号分组熵编码及实现 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于游程的符号分组熵编码 |
| 3.2.1 基于游程的Glomb编码 |
| 3.2.2 Golomb编码的改进 |
| 3.2.3 non-iid二进制信源熵编码 |
| 3.2.4 符号分组方法 |
| 3.2.5 停止分组规则 |
| 3.3 程序实现及遇到的困难 |
| 3.3.1 程序实现 |
| 3.3.2 遇到的困难 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 测试结果分析与得出结论 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 测试结果分析 |
| 4.3 结论 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间主要研究成果 |
| 致谢 |
（2）基于边缘互联网的野生动物监测系统软件分析与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内外边缘网络研究现状 |
| 1.2.2 国内外野生动物保护监测系统现状 |
| 1.3 论文主要工作 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第二章 边缘互联网监测系统分析与总体设计 |
| 2.1 基于边缘互联网的野生动物监测系统需求分析 |
| 2.1.1 组网基站布设选址 |
| 2.1.2 视频流实时传输 |
| 2.1.3 大熊猫目标检测 |
| 2.2 边缘互联网监测系统关键技术分析 |
| 2.2.1 边缘自组网 |
| 2.2.2 边缘自组网中的路由算法 |
| 2.2.3 视频流无线实时传输 |
| 2.2.4 目标检测算法简介 |
| 2.3 基于边缘互联网的监测系统软件设计方案 |
| 2.3.1 系统总体设计方案 |
| 2.3.2 基站布设选址功能设计 |
| 2.3.3 视频流实时传输功能设计 |
| 2.3.4 大熊猫目标检测功能设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 边缘互联网路由基站选址组网分析与设计 |
| 3.1 复杂地形模型建立与信号传播分析 |
| 3.1.1 地形数字化表示 |
| 3.1.2 复杂地形地区无线信号传播模型建立 |
| 3.1.3 基于DEM与无线信号传播模型的基站选址 |
| 3.2 基于三维贪婪转发的路由算法 |
| 3.2.1 二维贪婪转发 |
| 3.2.2 三维贪婪转发 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 基于RTSP协议的实时视频流传输分析与设计 |
| 4.1 基于H.264与H.265 的视频编码分析 |
| 4.2 基于RTSP协议的视频流发送端设计 |
| 4.3 视频流接收客户端设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 大熊猫目标检测算法分析与设计 |
| 5.1 基于SSD的大熊猫目标检测算法 |
| 5.1.1 SSD算法简介 |
| 5.1.2 基于SSD的大熊猫目标检测 |
| 5.2 基于WL-SSD的大熊猫目标检测 |
| 5.2.1 小波特征提取网络 |
| 5.2.2 WL-SSD网络结构 |
| 5.2.3 WL-SSD网络检测结果分析 |
| 5.3 大熊猫目标检测算法应用 |
| 5.3.1 边缘设备检测平台介绍 |
| 5.3.2 基于海思Hi3516DV300的大熊猫检测 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 系统实现与测试 |
| 6.1 系统主界面 |
| 6.2 路由基站选址功能实现 |
| 6.3 红外相机视频流实时传输功能实现 |
| 6.4 大熊猫目标检测功能实现 |
| 6.5 系统测试与分析 |
| 6.5.1 路由基站选址组网测试 |
| 6.5.2 实时视频流传输测试 |
| 6.5.3 大熊猫目标检测测试 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表成果 |
（3）基于申威421处理器的视频解码SIMD优化技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 论文研究背景 |
| 1.2 视频压缩编解码技术 |
| 1.2.1 视频压缩基本原理 |
| 1.2.2 视频编解码的发展历程 |
| 1.3 申威处理器及SIMD技术 |
| 1.3.1 申威处理器 |
| 1.3.2 SIMD技术 |
| 1.3.3 申威SIMD扩展部件 |
| 1.4 国内外研究现状 |
| 1.5 研究内容及章节安排 |
| 2 H.264 视频编解码标准 |
| 2.1 H.264 的分层结构 |
| 2.2 H.264 编解码框架 |
| 2.2.1 视频编码框架图 |
| 2.2.2 视频解码框架图 |
| 2.3 H.264 关键技术 |
| 2.3.1 熵编码 |
| 2.3.2 帧内预测 |
| 2.3.3 变换与量化 |
| 2.3.4 帧间预测 |
| 2.3.5 去块滤波 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 申威平台下H.264 解码器的移植 |
| 3.1 FFmpeg介绍 |
| 3.1.1 FFmpeg中函数及数据结构简介 |
| 3.1.2 FFmpeg的编译使用 |
| 3.2 基于FFmpeg的 H.264 解码器移植 |
| 3.2.1 编译第三方依赖库 |
| 3.2.2 编译FFmpeg |
| 3.3 基于FFmpeg的 H.264 解码器分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 关键模块的向量化并行 |
| 4.1 热点函数分析 |
| 4.2 分像素插值算法优化 |
| 4.2.1 插值过程分析 |
| 4.2.2 算法优化及实现 |
| 4.2.3 模块优化效果测试 |
| 4.3 整数反变换的优化 |
| 4.3.1 整数变换过程分析 |
| 4.3.2 算法优化及实现 |
| 4.3.3 模块优化效果测试 |
| 4.4 去块滤波优化 |
| 4.4.1 宏块内边界滤波顺序 |
| 4.4.2 边界强度的选择 |
| 4.4.3 滤波器判决条件 |
| 4.4.4 滤波优化及实现 |
| 4.4.5 模块优化效果测试 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 H.264 解码器优化效果测试 |
| 5.1 测试环境搭建 |
| 5.2 正确性测试 |
| 5.3 优化效果测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 附录:攻硕期间取得研究成果 |
| 致谢 |
（4）视频压缩编码及其质量增强的优化技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要符号对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及其意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 传统视频压缩编码 |
| 1.2.2 视频帧率上变换 |
| 1.2.3 视频压缩失真复原 |
| 1.2.4 基于深度学习的视频压缩 |
| 1.2.5 研究现状总结与分析 |
| 1.3 论文主要工作及结构安排 |
| 1.3.1 论文的主要研究工作 |
| 1.3.2 论文结构安排 |
| 第二章 理论基础 |
| 2.1 视频压缩编码 |
| 2.2 基于运动补偿的帧率上变换 |
| 2.3 卡尔曼滤波器 |
| 2.4 图像压缩的基础神经网络架构 |
| 第三章 视频压缩编码和帧率上变换的联合优化 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 帧率上变换和视频压缩的联合优化框架 |
| 3.2.1 帧率上变换和HEVC算法的融合模型 |
| 3.3 联合运动估计算法 |
| 3.3.1 数据项 |
| 3.3.2 特征匹配项 |
| 3.3.3 平滑项 |
| 3.4 面向内插帧的率失真优化模型 |
| 3.4.1 内插帧的失真模型 |
| 3.4.2 预测误差的方差估计 |
| 3.5 实验结果与分析 |
| 3.5.1 实验条件设定 |
| 3.5.2 客观质量评估 |
| 3.5.3 主观质量评估 |
| 3.5.4 RDO准则的有效性验证 |
| 3.5.5 联合运动估计算法的有效性验证 |
| 3.5.6 融合模型的计算复杂度分析 |
| 3.5.7 与基于后处理算法的性能比较 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于深度卡尔曼模型的压缩视频复原 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 相关研究工作 |
| 4.2.1 单帧图像的压缩失真复原 |
| 4.2.2 基于深度学习的视频失真复原 |
| 4.2.3 基于非局部先验信息的图像复原 |
| 4.3 面向压缩视频失真复原的深度卡尔曼模型 |
| 4.3.1 卡尔曼滤波器的基础模型 |
| 4.3.2 基于预测量化误差先验的深度卡尔曼模型 |
| 4.3.3 基于非局部先验信息的深度卡尔曼模型 |
| 4.4 实验结果与分析 |
| 4.4.1 训练数据集 |
| 4.4.2 与业界领先算法的比较 |
| 4.4.3 消融实验分析 |
| 4.5 本章小节 |
| 第五章 端到端优化的深度视频编码系统 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 相关工作 |
| 5.2.1 传统的图像和视频压缩算法 |
| 5.2.2 基于深度学习的图像和视频压缩算法 |
| 5.2.3 运动估计算法 |
| 5.3 端到端优化的深度视频压缩系统 |
| 5.3.1 深度视频压缩模型框架 |
| 5.4 深度视频压缩的网络设计 |
| 5.4.1 运动估计 |
| 5.4.2 运动编码与解码网络 |
| 5.4.3 运动补偿网络 |
| 5.4.4 残差编码和解码网络 |
| 5.5 网络训练策略 |
| 5.5.1 损失函数 |
| 5.5.2 量化 |
| 5.5.3 码率估计 |
| 5.5.4 参考帧缓冲设置 |
| 5.6 深度视频压缩框架的扩展 |
| 5.6.1 轻量级的深度视频压缩方案 |
| 5.6.2 增强版的深度视频压缩方案 |
| 5.7 实验结果和分析 |
| 5.7.1 实验设置 |
| 5.7.2 实验结果分析 |
| 5.7.3 消融实验分析 |
| 5.7.4 计算复杂度分析 |
| 5.7.5 深度视频压缩模型的分析与讨论 |
| 5.8 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间的科研成果及参与项目 |
| 简历 |
（5）基于视觉特性的HEVC视频编码优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究内容和创新点 |
| 1.3 章节安排 |
| 第二章 高性能视频编码标准 |
| 2.1 视频编码 |
| 2.1.1 视频编码概述 |
| 2.1.2 常见视频编码标准及其发展历史 |
| 2.1.3 前沿视频编码标准介绍 |
| 2.1.4 视频质量评价 |
| 2.2 HEVC视频编码标准及其关键技术概述 |
| 2.2.1 HEVC编码框架 |
| 2.2.2 HEVC编码单元划分技术 |
| 2.2.3 HEVC帧内预测技术 |
| 2.2.4 HEVC帧间预测技术 |
| 2.2.5 HEVC变换量化技术 |
| 2.3 HEVC率失真优化与码率控制技术 |
| 2.3.1 率失真优化技术 |
| 2.3.2 码率控制技术 |
| 2.3.3 HEVC码率控制算法方案 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于视觉掩蔽效应的码率控制优化算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 视觉掩蔽效应 |
| 3.3 MOSp主观评估模型 |
| 3.4 基于视觉掩蔽效应的码率控制优化方案 |
| 3.4.1 码率控制优化方案基本框架 |
| 3.4.2 时空域内容感知因子模型 |
| 3.4.3 CTU级比特分配方案 |
| 3.5 实验结果及分析 |
| 3.5.1 R-D性能评估 |
| 3.5.2 码率控制精度 |
| 3.5.3 主观质量评估 |
| 3.5.4 编码复杂度评估 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于视觉感知特性的率失真优化算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 混合JND阈值模型 |
| 4.2.1 JND模型概述 |
| 4.2.2 混合JND模型 |
| 4.2.3 基于时域掩蔽的改进模型 |
| 4.3 基于视觉感知特性的率失真优化方案 |
| 4.3.1 率失真优化方案基本框架 |
| 4.3.2 感知失真模型 |
| 4.3.3 拉格朗日乘子自适应调整系数 |
| 4.3.4 率失真优化过程 |
| 4.4 实验结果及分析 |
| 4.4.1 R-D性能评估 |
| 4.4.2 主观质量评估 |
| 4.4.3 编码复杂度评估 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文工作总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 |
（6）低码率下H.264码率控制跳帧/插帧算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 码率控制研究现状 |
| 1.2.2 插帧方法研究现状 |
| 1.3 论文主要研究工作和结构 |
| 1.3.1 主要研究工作 |
| 1.3.2 本文的组织结构 |
| 第二章 H.264 码率控制中的插帧和跳帧 |
| 2.1 H.264 编码技术 |
| 2.2 编码视频的网络传输 |
| 2.2.1 码率控制的作用 |
| 2.2.2 传输信道和码率控制 |
| 2.3 基本码率控制技术 |
| 2.3.1 码率控制的基本原理 |
| 2.3.2 率失真理论与模型 |
| 2.3.3 经典码率控制算法 |
| 2.4 H.264 的参考模型JM10.2 中的码率控制算法 |
| 2.4.1 基本原理 |
| 2.4.2 GOP 层码率控制 |
| 2.4.3 帧层码率控制 |
| 2.4.4 基本单元层码率控制 |
| 2.5 码率控制中的跳帧和插帧 |
| 2.5.1 码率控制中的跳帧 |
| 2.5.2 码率控制中的插帧 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 低码率下H.264 码率控制中编码跳帧算法研究 |
| 3.1 CBR 下的跳帧算法改进 |
| 3.1.1 JVT-H017 跳帧机制的实现及其缺陷 |
| 3.1.2 改进的跳帧算法 |
| 3.2 VBR 下的跳帧算法改进 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 H.264 码率控制中解码端插帧算法研究 |
| 4.1 传统的插帧算法 |
| 4.1.1 非运动补偿插帧法 |
| 4.1.2 运动补偿插帧法 |
| 4.2 改进的插帧算法 |
| 4.2.1 改进的插帧算法 |
| 4.2.2 将改进的插帧算法应用到JM10.2 中 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 仿真实验结果与分析 |
| 5.1 实验平台与评测方法 |
| 5.2 改进的插帧算法的对比实验与分析 |
| 5.2.1 改进的单帧插帧算法的实验结果 |
| 5.2.2 单帧插帧的实验结果分析 |
| 5.2.3 改进的多帧插帧算法的实验结果 |
| 5.2.4 多帧插帧的实验结果分析 |
| 5.3 跳帧/插帧机制在低码率下的性能分析 |
| 5.3.1 在CBR 下的实验结果 |
| 5.3.2 CBR 实验结果分析 |
| 5.3.3 在VBR 下的实验结果 |
| 5.3.4 VBR 实验结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结和下一步工作 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 下一步工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士研究生期间参与的研究工作和发表的论文 |
（7）视频编码率失真特性及帧编码复杂度模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 视频图像压缩过程 |
| 1.2.1 视频图像的信息冗余 |
| 1.2.2 视频图像编解码过程 |
| 1.3 视频图像压缩标准 |
| 1.3.1 MPEG |
| 1.3.2 H.26x |
| 1.3.3 AVS |
| 1.4 视频图像测试标准 |
| 1.4.1 标准化图像格式 |
| 1.4.2 数字高清视频格式 |
| 1.5 码率控制核心问题 |
| 1.5.1 失真 |
| 1.5.2 复杂度 |
| 1.5.3 实际应用范围 |
| 1.5.4 H.264/AVC码率控制问题 |
| 1.6 本文主要研究成果和内容安排 |
| 1.6.1 主要研究成果 |
| 1.6.2 内容安排 |
| 第二章 率失真特性分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 视频图像率失真基础 |
| 2.2.1 率失真理论 |
| 2.2.2 码率控制与实用率失真理论 |
| 2.2.3 率失真优化技术 |
| 2.3 率失真模型 |
| 2.3.1 ρ-域模型 |
| 2.3.2 二次模型 |
| 2.3.3 指数模型 |
| 2.4 二次率失真模型误差分析 |
| 2.4.1 MAD模型误差的理论推导 |
| 2.4.2 线性跟踪模型预测误差分析 |
| 2.5 二次模型误差实验分析 |
| 2.6 小结 |
| 第三章 帧编码复杂度模型研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 帧编码复杂度分析 |
| 3.2.1 视频流的帧类型 |
| 3.2.2 视频帧编码复杂度 |
| 3.3 帧内预测编码复杂度计算模型 |
| 3.3.1 几何梯度模型 |
| 3.3.2 复杂度统计模型 |
| 3.3.3 模型性能比较 |
| 3.3.4 实验结果分析 |
| 3.4 帧间编码复杂度优化选择模型 |
| 3.4.1 编码复杂度预测模式 |
| 3.4.2 优化选择预测方法 |
| 3.4.3 实验结果分析 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 联合率失真模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 模型的提出 |
| 4.2.1 率失真模型三元关系 |
| 4.2.2 联合率失真模型的表达形式 |
| 4.3 模型新特性 |
| 4.3.1 一阶全微分求导 |
| 4.3.2 帧编码比特估计 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 性能评价体系及参数配置 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 假想参考解码器 |
| 5.2.1 漏桶模型的定义 |
| 5.2.2 漏桶模型原理 |
| 5.2.3 最小缓冲区大小和最小传输比特率 |
| 5.3 视频编码性能评价体系 |
| 5.3.1 视频质量评价标准 |
| 5.3.2 客观质量评价 |
| 5.3.3 客观质量评价的局限 |
| 5.4 编码器参数配置 |
| 5.4.1 基本参数 |
| 5.4.2 编码器参数 |
| 5.4.3 码率控制参数 |
| 5.5 编码器输出和报告 |
| 5.5.1 编码记录 |
| 5.5.2 输出文件 |
| 5.5.3 实际编码图像结果 |
| 5.6 小结 |
| 第六章 帧内预测码率控制算法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 算法基础 |
| 6.2.1 帧编码复杂度 |
| 6.2.2 目标比特估计 |
| 6.2.3 模型参数更新 |
| 6.3 算法结构及步骤 |
| 6.3.1 码率控制算法结构 |
| 6.3.2 初始化状态 |
| 6.3.3 量化参数计算 |
| 6.3.4 编码后状态 |
| 6.4 编码测试和性能分析 |
| 6.5 小结 |
| 第七章 帧间预测码率控制算法 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 算法基础 |
| 7.2.1 帧比特分配 |
| 7.2.2 QP值计算 |
| 7.2.3 模型参数更新 |
| 7.2.4 跳帧检测和处理 |
| 7.3 算法结构及步骤 |
| 7.3.1 初始化状态 |
| 7.3.2 量化参数计算 |
| 7.3.3 编码后状态 |
| 7.3.4 码率控制算法流程 |
| 7.4 编码测试和性能分析 |
| 7.5 小结 |
| 第八章 结论 |
| 8.1 全文工作总结 |
| 8.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻博期间取得的研究成果 |
（8）基于H.264/AVC的码率控制算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 插图索引 |
| 附表索引 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 视频压缩编码基础 |
| 1.2.1 视频编码的基本原理 |
| 1.2.2 视频编码技术发展简介 |
| 1.3 码率控制技术介绍 |
| 1.3.1 码率控制策略 |
| 1.3.2 码率控制的基本框架 |
| 1.4 国内外研究现状 |
| 1.5 论文的主要工作和章节安排 |
| 1.5.1 论文研究内容 |
| 1.5.2 论文结构安排 |
| 第2章 H.264/AVC视频编码理论 |
| 2.1 H.264编解码框架 |
| 2.1.1 H.264编码器框架 |
| 2.1.2 H.264解码器框架 |
| 2.2 H.264编码的关键技术 |
| 2.2.1 帧内编码预测 |
| 2.2.2 帧间编码预测 |
| 2.2.3 整数变换和量化 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 码率控制的相关技术 |
| 3.1 影响输出码率的因素 |
| 3.2 码率控制的重要编码参数 |
| 3.3 码率控制的性能指标 |
| 3.4 经典的码率控制算法 |
| 3.4.1 TM5码率控制算法 |
| 3.4.2 TMN8码率控制算法 |
| 3.4.3 JVT-G012码率控制算法 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 率失真优化分析和改进 |
| 4.1 率失真理论与码率控制 |
| 4.1.1 率失真理论基础 |
| 4.1.2 率失真优化分析 |
| 4.2 率失真模型 |
| 4.3 H.264率失真技术难点分析 |
| 4.4 率失真模型的改进 |
| 4.4.1 基于Cauchy分布的率失真特性分析 |
| 4.4.2 改进的Cauchy分布R-Q码率模型 |
| 4.4.3 线性D-Q图像失真模型 |
| 4.5 率失真优化的位分配算法 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 H.264/AVC码率控制算法的研究与改进 |
| 5.1 H.264码率控制算法研究 |
| 5.1.1 GOP层码率控制 |
| 5.1.2 帧层码率控制 |
| 5.1.3 基本单元层码率控制 |
| 5.1.4 仿真结果与分析 |
| 5.2 基于Cauchy分布的码率控制算法 |
| 5.2.1 宏块层码率控制算法 |
| 5.2.2 实验结果与分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A (攻读学位期间完成的学术论文) |
| 附录B (攻读学位期间参加的科研项目) |
（9）H.264编解码器系统设计以及优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景与研究意义 |
| 1.2 视频编解码技术研究现状 |
| 1.3 本人工作与论文安排 |
| 1.3.1 本人的主要工作 |
| 1.3.2 论文结构安排 |
| 第二章 H.264视频压缩标准介绍 |
| 2.1 H.264标准简介 |
| 2.2 H.264编解码器结构 |
| 2.3 H.264标准新特点 |
| 2.3.1 多模式帧间运动估计 |
| 2.3.2 帧内预测 |
| 2.3.3 基于4×4块的整数变换 |
| 2.3.4 去块效应滤波技术 |
| 2.3.5 基于上下文的熵编码技术 |
| 2.3.6 H.264码率控制技术 |
| 第三章 H.264编码器系统设计以及优化 |
| 3.1 H.264编码器架构设计 |
| 3.1.1 H.264开源编码器分析与比较 |
| 3.1.2 H.264编码器架构设计 |
| 3.2 H.264 I帧帧内预测算法设计及优化 |
| 3.2.1 基于宏块纹理复杂度的帧内预测模式选择算法及改进 |
| 3.2.2 帧内4×4预测模式快速三步选择算法及改进 |
| 3.2.3 基于H.264的全零块预先判决方法 |
| 3.2.4 编码器I帧帧内预测流程设计 |
| 3.2.5 实验结果 |
| 3.3 H.264 P帧帧间预测算法设计及优化 |
| 3.3.1 P帧SKIP宏块模式提前判决算法 |
| 3.3.2 基于合并策略的帧间宏块模式快速选择算法 |
| 3.3.3 编码器P帧帧间预测流程设计 |
| 3.3.4 实验结果 |
| 第四章 H.264解码器系统设计与优化 |
| 4.1 H.264高保真度拓展(FRExt) |
| 4.2 H.264高清解码器支持的标准选择 |
| 4.3 H.264高清解码器架构设计 |
| 4.4 H.264高清解码器系统优化 |
| 4.5 实验结果 |
| 第五章 基于纹理因子与误差均值因子的新联合率失真模型 |
| 5.1 算法研究背景 |
| 5.2 H.264 P帧预测与率失真优化 |
| 5.3 新联合RDO模型以及其在P帧编码中的应用 |
| 5.3.1 新联合RDO模型 |
| 5.3.2 TMJRDM在P帧预测中的应用 |
| 5.4 实验结果与性能分析 |
| 5.4.1 实验环境设置 |
| 5.4.2 实验结果分析 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学位论文目录 |
（10）H.264/AVC编码优化算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 英文缩略语 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 视频编码基础 |
| 1.1.1 视频的冗余 |
| 1.1.2 视频压缩基本原理 |
| 1.2 图像视频编码标准 |
| 1.2.1 图像视频编码标准历史 |
| 1.2.2 以往视频编码标准的技术特点 |
| 1.2.3 H.264/AVC 的技术特点 |
| 1.2.4 编码性能比较分析 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 本文的创新点 |
| 1.5 本文的内容组织 |
| 第二章 率失真优化编码基础 |
| 2.1 率失真理论 |
| 2.2 优化比特分配 |
| 2.3 H.264/AVC 宏块编码参数选择 |
| 2.4 码率控制 |
| 2.4.1 MPEG-2 TM5 码率控制算法 |
| 2.4.2 H.263 TMN8 码率控制算法 |
| 2.4.3 MPEG-4 VM8 码率控制算法 |
| 2.4.4 H264/AVC JVT-G012 码率控制算法 |
| 2.4.5 ρ域码率控制算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 H.264/AVC 各帧相关的帧级率失真优化 |
| 3.1 各帧依赖下的帧级率失真优化 |
| 3.2 次优算法分析 |
| 3.3 基于ρ域的帧级率失真优化算法 |
| 3.4 仿真结果及分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 H.264/AVC 帧级编码中的精确量化控制 |
| 4.1 JM10.2 帧级码率控制失配的微观分析 |
| 4.2 Jiang 的改进算法 |
| 4.3 结合ρ域率失真模型的帧级量化参数调整算法 |
| 4.4 仿真结果及分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 H.264/AVC 中宏块编码模式的快速判决 |
| 5.1 H.264/AVC 编码模式选择分析 |
| 5.1.1 帧内模式选择 |
| 5.1.2 帧间模式选择 |
| 5.2 帧间模式的快速判决算法 |
| 5.3 仿真结果及分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 优化的 H.264/AVC 帧级编码方案 |
| 6.1 本文研究回顾 |
| 6.2 优化的H.264/AVC 帧级编码方案 |
| 6.3 仿真结果及分析 |
| 6.3.1 QCIF 序列120Kbps 码率下的仿真 |
| 6.3.2 QCIF 序列60Kbps 码率下的仿真 |
| 6.3.3 CIF 序列300Kbps 码率下的仿真 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者攻读博士学位期间撰写及发表的论文 |
四、线性插值在H.264码率控制中的应用（论文参考文献）
- [1]C实现基于游程的符号分组熵编码在视频压缩中的应用[D]. 李旸. 汕头大学, 2021(02)
- [2]基于边缘互联网的野生动物监测系统软件分析与设计[D]. 杨恒毅. 电子科技大学, 2021(01)
- [3]基于申威421处理器的视频解码SIMD优化技术研究[D]. 裴航. 中原工学院, 2021(08)
- [4]视频压缩编码及其质量增强的优化技术研究[D]. 鲁国. 上海交通大学, 2020(01)
- [5]基于视觉特性的HEVC视频编码优化研究[D]. 王浩. 上海交通大学, 2019(06)
- [6]低码率下H.264码率控制跳帧/插帧算法研究[D]. 王瑾. 南京邮电大学, 2011(04)
- [7]视频编码率失真特性及帧编码复杂度模型研究[D]. 田玲. 电子科技大学, 2010(07)
- [8]基于H.264/AVC的码率控制算法研究[D]. 王科技. 湖南大学, 2010(04)
- [9]H.264编解码器系统设计以及优化[D]. 孟卿卿. 北京邮电大学, 2010(03)
- [10]H.264/AVC编码优化算法研究[D]. 董彧焘. 上海交通大学, 2008(04)