一、MPEG4视频编码算法的研究与实现（论文文献综述）
刘亚婷[1]（2019）在《X-DSP中H.264编码器加速模块的设计与实现》文中提出DSP可以灵活的实现编码器,且X-DSP芯片主频高、并行处理能力强,适用于视频图像的处理,是实现H.264编码器的理想平台。但基于X-DSP的纯软件无法满足视频编码高清实时的要求,因此设计基于X-DSP的专用视频编码加速模块,利用ASIC技术实现部分复杂核心的编码算法,利用DSP实现部分算法,兼顾编码器的灵活与性能。本文中利用DSP芯片特点,以实际通信系统的应用需求为背景,在深入研究H.264编码器算法的基础上,重点对编码算法中计算复杂度高、数据相关性强、难以并行处理的核心算法进行优化,针对高清视频的实时编码要求,设计出H.264编码器硬件加速模块的微体系结构,主要研究工作和成果如下:1、基于H.264编码标准,本文采用H.264编码器加速模块的微体系结构。基于编码数据流及控制流,设计访问接口、访问冲突控制机制,流畅实现算法中的“生成-消费”。2、基于加速模块的计算特点,设计编码器各模块的硬件架构,包括帧内预测、帧间预测、变换量化、CAVLC、CABAC、去块滤波模块。基于各模块计算特点配置存储资源。针对串行编码,采取4路、8路并行编码机制,提高编码效率。针对同一数据的频繁访问,采取存储器共享实现数据复用。针对多种模式选择,采取快速判断算法,降低模式选择计算量。针对运动估计算法,采取快速全搜索算法,提高搜索速度。针对读取更新上下文时的数据相关,采取两路存储器存放,实现数据并行。针对滤波顺序复杂,采取分组滤波算法,解决数据相关,降低控制滤波的复杂度。3、对H.264编码器加速模块RTL设计进行验证与综合,设计的加速模块总面积为2090529 um2,总功耗为2170 mW,关键路径延时为1.59 ns。使用4种视频序列对加速模块性能评测,结果显示加速模块的编码速度平均可以达到32帧每秒,而实时要求每秒30帧,满足实时编码要求,且经加速模块处理的图像质量,主观、客观方面都表现良好。将H.264编码器加速模块分别与FPGA-1、FPGA-2、ASIC这三种实现方案的编码器在性能、面积、功耗方面做比较,结果显示本文设计的编码器的编码效率高、面积较小、功耗较低。本文设计的H.264编码器加速模块微体系结构,设计了帧内预测、帧间预测、变换量化、CAVLC、CABAC、去块滤波等模块的架构,为高清视频实时编码器的研究设计奠定重要的理论基础。
操照君[2]（2019）在《面向VSN的分布式视频编码技术研究》文中研究表明随着物联网和“智慧城市”的兴起,传统无线传感器网络获取的标量数据已经不能满足应用需求,逐渐过渡到图像视频等多媒体数据的获取。因此,视频传感器网络（Video Sensor Network,VSN）应运而生。视频传感器网络广泛应用于交通、安保以及环境保护等多个领域,它在帮助人们采集大量视频信息资源的同时,也给数据存储和网络传输带来了巨大压力。为了解决这个问题,需要采用视频压缩技术。与传统视频应用场景相比,视频传感器网络的新视频应用场景具有不同的特点:它具有大量的视频传感器节点,存储容量有限,数据处理能力低,电池容量有限。传统的视频编码方法大都是高复杂度编码、低复杂度解码,这种传统的视频编码方法很难在传感器节点上实现,难以在视频传感器网络中应用。如果把未压缩的原始视频数据传输到中心服务器,再用传统的高复杂度编码的视频编码方法来压缩,其传输过程将消耗大量的带宽和能量,这与视频压缩的初衷不一致。故新的视频传感器网络应用场景需要有低复杂度编码和高复杂度解码、压缩效率更高和压缩性能更好的视频压缩方法。解码方面,高复杂度的解码,可以将编码过的视频发送到管理中心以在中央服务器或PC上进行解码。鉴于此,本文采用了改进的基于网格编码量化的分布式视频编码方法来进行视频编码压缩。本文结合了视频传感器网络的特点、视频应用场景和最终应用目的,研究了如何对视频传感器网络产生的视频数据进行压缩。研究的工作重点是先对前景运动物进行提取,实现前景运动物和背景的分离;然后,前景运动对象采用基于网格编码量化的分布式视频编码来进行视频压缩,背景进行一般的高压缩比的帧内压缩。本文主要从以下几个方面进行了研究:（1）根据视频传感器网络的数据特点,采用背景差分法来实现前景运动物的实时检测。（2）分析常用的建模方法,对混合高斯模型进行优化与改进,用改进的混合高斯背景建模方法来构建视频的参考背景。（3）先是对背景噪声的特点进行分析,然后采用了一种基于宏块分类的检测方法,来实现前景运动目标区域的初步确定,对不确定的宏块利用背景噪声模型来进行精确的检测。最后,利用宏块分类的结果来构建纯背景图像和提取运动目标。（4）在原有的PRISM框架上,引入网格编码量化对分布式视频编码算法进行优化与改进。然后,用这种改进的分布式视频压缩编码算法,来对前景运动物视频数据进行压缩。通过实验分析与比较,对本论文设计的面向VSN的分布式视频编码技术的性能进行了验证,从实验结果可以看到:本论文设计的视频编码技术比原有的MPEG-4编码方法压缩性能更好,压缩后数据量更少。此外,压缩后的视频帧图像中,前景运动物图像重建图像质量良好,保真度高,没有失真现象;背景图像存在一定的失真,产生了块状现象。对于监控视频而言,参考背景的失真可以忽略,只要不影响前景运动物区域的视觉效果和后续研究即可。
路冉[3]（2019）在《基于Android的车辆监控系统的设计与实现》文中认为随着人们生活水平的提升,越来越多的家庭都拥有了私家车。私家车使得人们的出行更加便捷,同时带来一些新的问题。生活中,时常发生车辆被盗,车辆被损坏的事件。如何保障车辆的实时安全,对车辆进行有效的监控,是人们目前亟需研究解决的问题。基于此,本文设计了一种基于Android的车辆监控系统,系统分为车载终端和监控中心两部分。车载终端基于C语言完成数据采集与传输,监控中心基于Java语言完成数据处理与显示。车载终端采用STM32F407作为主控模块,同时搭载震动传感器模块、GPS/北斗双模定位模块、数字摄像头模块以及4G无线传输模块。震动传感器模块用于震动信号采集;GPS/北斗双模定位模块获取车辆位置及状态信息;数字摄像头模块采集汽车环境信息;4G无线通信模块采用TCP/IP协议上传数据到监控中心,并接收来自监控中心下发的指令。监控中心接收并解析来自车载终端不同类型的数据。其中,将解析出的车辆位置及状态信息存储到MySQL数据库,而将解析出的图片借助MPEG4算法合成视频。基于Android平台开发了一款车辆监控系统APP,并以HTTP请求的方式完成与服务器之间的数据交互。最后对车辆监控系统进行了实车测试,测试结果表明:该系统能够实现车载终端信息采集,数据传输,并在Android客户端完成车辆位置显示、视频监控及一键报警功能。
何沛松[4]（2018）在《基于重编码痕迹的数字视频被动取证算法研究》文中认为随着数字多媒体技术的高速发展,数字视频已经成为重要的信息传播载体之一,在金融,教育和安全等领域得到广泛使用。另一方面,现有视频编辑技术已经能够轻易的对视频内容进行篡改,严重威胁数字视频的完整性和真实性。面对上述问题,数字视频取证技术应运而生。其中,数字视频被动取证算法由于仅依靠数字视频固有指纹进行检测,无需预先嵌入取证信息而受到广泛关注和研究。本论文研究数字视频被动取证领域中的重压缩视频检测技术。在大多数视频篡改过程中,篡改者需要经历“视频解压缩-视频内容篡改-视频重压缩”三个步骤。检测重压缩视频具有的重编码痕迹不仅为篡改分析提供重要依据,还能有效还原可疑视频的压缩历史。重压缩视频检测的主要难点在于:视频编码参数的多样性（例如:时域编码结构）使得重编码痕迹具有复杂的特性。本论文根据视频重压缩过程前后时域编码结构（即图像组,Group of Pictures,简称GOP）是否一致,将重压缩视频检测分为GOP结构错位的重压缩视频检测以及GOP结构对齐的重压缩视频检测两类问题。针对重压缩视频的特殊情况-双压缩视频,本文结合多种新技术对上述问题展开了深入研究,提出了四种创新的检测算法。针对GOP结构错位的重压缩视频在压缩域留下的异常编码痕迹,本文分析了视频背景和前景区域中运动向量等编码数据的统计特性,提出一种基于局部运动向量场分析的静止背景视频双压缩检测算法。该算法利用局部运动向量场分析方法对背景区域进行宏块级分割。通过对背景和前景区域赋予不同权重,抑制快速运动前景内容的干扰并提取更为鲁棒的加权预测残差序列。然后采用时间域周期性分析算法对双压缩视频进行检测并估计原始视频的GOP结构。由于充分考虑了背景和前景区域重编码痕迹的不同特性,该算法比传统算法对编码参数的多样性更为鲁棒。针对GOP结构错位的重压缩视频在像素域留下的异常编码痕迹,本文分析了MPEG-4视频像素域的块效应痕迹,提出一种基于块效应异常强度的双压缩视频检测算法。该算法首先利用去块效应滤波器提取解压帧的块效应强度。块效应强度序列结合宏块类型统计模式计算特征序列。对特征序列采用时间域周期分析方法检测双压缩视频并估计原始视频的GOP结构。由于采用了可靠的像素域异常块效应度量方法,该算法比传统算法对视频内容多样性更为鲁棒,特别是具有复杂纹理并缓慢运动的视频内容。为了自动从大量样本中学习重编码痕迹的特征表达,本文将近年来获得广泛研究的深度学习技术引入到GOP结构错位的重压缩视频检测问题中。提出了一种基于卷积神经网络的帧级H.264视频双压缩痕迹检测算法。该算法采用卷积神经网络技术区分重定位I帧和其他类型的P帧。与传统的计算机视觉任务不同,所设计的卷积神经网络需要检测人眼难以感知的重编码痕迹。因此在网络结构设计过程中,考虑加入提取高频分量的预处理层抑制视频内容对分类性能的干扰。此外,该网络还采用1×1卷积核以及平均池化层等结构减少过拟合现象。实验结果表明该算法能够准确的检测帧级重定位I帧,为后续视频级取证分析提供重要依据。在实际应用中,具备专业知识的篡改者往往可以从视频文件中读取相关的视频编码信息,利用与输入视频相同的编码参数（例如:时域编码结构）进行重压缩,达到使重编码痕迹难以被检测的目的。针对这一类GOP结构对齐的重压缩视频,本文分析发现视频质量经过多次同参数重压缩后最终将收敛到稳定不变的状态。而单次压缩和双次压缩视频具有不同的视频质量收敛速度。根据上述发现,本文提出了一种基于质量下降机制分析的同参数双压缩视频检测算法。该算法构建了多种宏块模式用于有效表达重压缩过程中视频质量的下降程度。考虑不同编码标准的具体技术特点,面向MPEG视频和H.264视频分别提出了两套检测特征,结合支持向量机分类器完成检测。实验结果表明该算法能够有效检测多种编码设置下的同参数双压缩视频。
许鹤[5]（2018）在《高效率视频编码码率控制算法研究》文中进行了进一步梳理随着移动互联网和多媒体技术的迅猛发展以及生活水平的不断提高,人们对视频内容和质量提出了越来越高的要求。由于内容丰富及高清、超高清视频包含很大的信息量,使得数字化后的视频数据量巨大,因此数字视频在传输或存储前必须进行压缩编码,以降低对传输带宽或存储空间的需求。在视频通信中,由于通信网传输带宽有限,视频编码器大多采用了码率控制技术以产生匹配传输带宽的码流,并保证视频质量。新一代视频编码标准HEVC采用基于R-λ模型的码率控制算法,提高了码率控制精度和视频质量,但其帧层比特分配未考虑视频内容特性与缓冲区状态,导致帧层比特分配不太合理,而其最大编码单元层比特分配也未能充分利用图像空域复杂度与时域复杂度的相关性,以及模型参数更新过程存在不足,导致最大编码单元层比特分配不准确。本文针对基于R-λ模型的码率控制算法在帧层比特分配与最大编码单元层比特分配上存在的不足,对应提出了两种码率控制优化算法。针对帧层比特分配不合理的问题,本文提出了一种帧层码率控制优化算法。首先,对图像信息熵、最小变换域绝对误差之和以及基于R-λ模型码率控制算法中帧层固定权重进行加权,得到一种度量帧层图像复杂度的综合因子,并将其作为新帧层比特分配权重;其次,根据目标缓冲级与缓冲区剩余比特计算出缓冲区反馈比特;最后,根据计算获得的新帧层比特分配权重和缓冲区反馈比特对帧层进行比特分配。本文算法在HM16.0上进行了实现和性能测试,结果表明:与HEVC原始的码率控制算法相比,优化算法的码率控制误差平均下降了2.008%,峰值信噪比平均提高了0.21dB。针对最大编码单元层比特分配不合理的问题,本文提出了一种最大编码单元层码率控制优化算法。首先,利用图像的梯度和平均绝对差构建一种新复杂度,以此来度量最大编码单元层图像复杂度;其次,利用获得的新复杂度与图像梯度定义一种调整因子,以此来对量化参数进行调整;最后,利用牛顿法与视频失真对模型参数进行有效地更新。实验结果表明,与HEVC原始的码率控制算法相比,优化算法的码率控制误差平均下降了0.062%,峰值信噪比平均提高了0.07dB。
何松林[6]（2016）在《面向影音业务的移动宽带通信节带化技术研究》文中认为在信息技术发展中,视频传递信息的直观性和广泛性,使视频成为了人们获取信息的重要方式。各种视频网站的出现,影音视频和监控视频的发展,使视频数据呈现爆炸式增长;在移动通信网络中,增强视频传输的准确性、实时性和提高用户端视频质量是视频编解码技术研究中的重要内容。随着现代电子技术与工艺的进步,通信网络设备的计算、存储能力日益增强,有线无线的传输速率不断增加,通信（Communication）、计算（Computing）和存储（Caching）3C融合的发展,压缩技术的进步,为移动宽带通信中视频的高效传输提供了条件。然而,通信带宽的增长速度远远达不到视频数据的增长,通信资源的匮乏造成了视频传输的压力,在相同的视频业务量条件下,怎么节省带宽资源是一个严峻的问题。本文从内容上,对影音视频冗余做了一些研究,具体工作如下:首先,基于移动宽带通信提出了一种新的视频节带化处理架构,本文所讲的节带化是指从内容上通过各种技术手段或方法减少数据传输或存储量。其次,对视频节带化系统应用中关键技术做了研究。视频是连续图像帧构成的,压缩更多是去除帧内与连续帧间冗余;时间上有距离的间隔帧也会存在大量内容冗余,我们利用镜头检测提取视频参考帧,根据参考帧内容建立模型库,即相同区域的模型库,收发两端对模型库进行存储和更新;对模型和图像完成匹配,匹配区域图像信息不传输,而根据模型库对图像进行恢复,从而减少视频传输量。最后,基于实际影音视频搭建了计算加存储的视频节带化系统仿真平台,实现了整个系统。分析了节带化系统处理后的视频质量和节约量,验证了这种视频节带化系统可以节约通信资源。
张伟[7]（2016）在《基于宏块特征的视频篡改检测算法研究与实现》文中研究表明随着视频编解码技术的发展和视频编辑软件的普及使用,视频大大丰富了人们的日常生活。篡改的视频容易导致个人隐私、司法取证、社会稳定等问题,同时由于视频编辑技术发展,视频篡改的门槛越来越低,因此对视频的篡改检测研究具有重要的现实意义。本文针对视频帧间篡改行为,分析讨论了视频中宏块类型在视频篡改情况下的变化规律,提出了基于宏块特征的视频篡改检测算法。本文的工作和创新点有以下几点:1.本文提出了基于宏块类型的篡改视频特征表达方法。视频帧的相似程度可以通过宏块类型的数量来表征,当视频发生篡改行为时,篡改行为导致视频帧相关性减弱,表现在对应的宏块类型的数量发生变化,利用宏块类型的数量对篡改视频进行良好的表达。2.本文提出了基于宏块数量变化特征（MBNV）的篡改检测算法。具体原理是篡改点的视频帧以及第一次压缩的I帧在被重编码为P帧或者B帧时会出现宏块变化异常现象,具体地,若重编码为P帧,其跳跃编码宏块数量减少,帧内编码宏块数量增加,若重编码为B帧,则其前向参考宏块比例发生突变。根据上述特性,我们可以判断视频是否经过篡改。对于篡改视频,通过自相关的周期性分析方法,对视频的篡改类型进行判断,并定位视频的篡改点。3.本文设计并实现了基于宏块特征的帧间篡改检测系统。该系统包括预处理、视频篡改检测、检测结果呈现三个模块,提供单视频检测、多视频检测、检测结果导出等功能。
吕国峰[8]（2015）在《基于FPGA的MPEG-4视频编码器研究与实现》文中研究说明近几年来,随着计算机的发展,我们进入了信息爆炸的时代,由于视频信息的多样化,要处理的数据量也越来越大,如何从繁杂的视频数据中解脱出来,成为了关注的重点。越来越多的视频编码也应运而生,其中MPEG-4编码标准属于第二代编码,在继承了大量第一代标准优秀算法的基础上,从生物学角度,充分考虑的人眼的特性,提出了基于内容的编码概念。本文围绕基于FPGA的视频编码器研究与实现展开了探索,主要工作如下:MPEG-4编码标准是基于内容的编码标准,深入分析了该标准的编码过程,探索了帧内、帧间编码方式,掌握了DCT变换、量化、熵编码等详细细节。提出了基于FPGA的视频编码器架构,主要包括数据传输模块、运动估计补偿和预测编码模块,分别介绍了各模块的设计思路。另外掌握了FPGA软件ISE平台的相关内容,知道了硬件平台VC707的配置情况,它是基于Virtex-7的硬件平台。将视频编码器在FPGA上进行设计和实现,具有时间开销少、花费低、便于调试的优点,基于FPGA的设计在处理时更具优势。在ISE实验平台上设计与实现了基于FPGA的MPEG-4视频编码器架构,完成了视频编码器的实现流程。通过数据传输模块介绍了基于软件和硬件的设计测试流程,使用JTAG配置模式在板子上进行了实现;对运动估计补偿和预测编码模块进行了功能仿真,创新性的提出了将量化矩阵固化在ROM模块中,设计了测试平台的结构,验证了这两个模块功能的正确性;最后将所有模块组合起来进行实现。
宋翠翠[9]（2014）在《MPEG-4视频处理系统运动估计模块建模与仿真》文中研究表明运动估计算法是MPEG-4视频图像压缩框架中最关键的技术之一，对视频编码的正确性和效率影响重大。其主要的目的就是利用相邻帧之间的运动信息的相关性，用参考帧以及残差来代替本帧的信息，从而很大程度上提高压缩比。运动估计计算量大，在整个编码过程中占80%以上的时间。对于运动估计算法的快速算法的研究显得尤其重要。本文对MPEG-4运动估计部分进行了研究，并对匹配准则、搜索策略和初始搜索点的确定进行对比分析和相应改进。主要深入研究了影响运动估计效率的搜索算法，分析对比常见的几种搜索策略：三步搜索、菱形搜索、六边形搜索等。通过几种快速搜索策略的优缺点分析，对视频流特征进行仔细研究，提出了一种多模板非对称十字六边形搜索策略。通过对比运用不同搜索策略的运动估计算法的PSNR和搜索时间，验证该算法的正确性和效率，从而使整个系统的压缩比、信噪比都达到设计要求。PtolemyII是支持层次异构的建模工具，将面向角色的思想引入到建模中。但是其本身的角色库不够健全。本文在研究PtolemyII建模的基础上，设计基于多模板非对称十字六边形搜索算法的运动估计角色和逆运动估计角色及MPEG-4视频处理系统中运动估计依赖的角色，如视频序列预处理角色和视频宏块分割角色等。分别针对运动估计模块和逆运动估计模块建立模型，并在PtolemyII平台上的SDF域进行建模和仿真验证。
胡曦月[10]（2014）在《基于FPGA的视频压缩算法的硬件化研究》文中研究指明随着多媒体技术的迅速发展及其应用领域的不断拓广，视频压缩编码技术的重要性不断凸显，对视频压缩编码算法及其标准的研究具有极其重要的意义。同时，随着现场可编程门阵列FPGA（Field Programmable Gate Array）技术以及软硬件协同设计新方法的不断发展,高数据量和高计算密集型视频压缩算法的硬件化设计方法凸显出重要的研究价值。本文研究在软硬件协同设计系统中视频压缩算法的硬件化设计与实现。论文首先介绍视频压缩编码理论及其标准，分析在软硬件协同方法设计的FPGA视频压缩系统中硬件模块的结构及功能。接着对基于FPGA的视频处理应用设计方法进行了细致分析，着重研究视频图像压缩算法的并行化设计方法。在此基础上，以MPEG-4视频编码标准为基准深入研究视频图像纹理编码的相关算法。最后，论文根据MPEG-4视频压缩编码标准相关规定，对视频纹理编码过程中的变换、量化、扫描和熵编码算法模块进行了并行优化。同时，在DE2多媒体开发平台上对其进行了硬件化设计与实现。经过软硬件仿真测试验证，本文设计的硬件化模块达到设计要求，对软硬件协同设计技术的后续研究奠定了基础。
二、MPEG4视频编码算法的研究与实现（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、MPEG4视频编码算法的研究与实现（论文提纲范文）
（1）X-DSP中H.264编码器加速模块的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 概述 |
| 1.1.1 视频压缩必要性 |
| 1.1.2 视频编码标准 |
| 1.1.3 视频编码标准发展 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 1.4 本文章节安排 |
| 第二章 H.264视频编码算法研究 |
| 2.1 编码算法分析 |
| 2.2 计算复杂度分析 |
| 2.3 帧内预测算法 |
| 2.3.1 4×4亮度块预测模式 |
| 2.3.2 16×16亮度块预测模式 |
| 2.3.3 模式选择 |
| 2.4 帧间预测算法 |
| 2.4.1 可变尺寸块运动补偿 |
| 2.4.2 运动估计 |
| 2.5 变换量化算法 |
| 2.5.1 变换 |
| 2.5.2 量化 |
| 2.6 熵编码算法 |
| 2.6.1 Exp_Golumb编码 |
| 2.6.2 CAVLC编码 |
| 2.6.3 CABAC编码 |
| 2.7 去块滤波算法 |
| 2.7.1 滤波顺序 |
| 2.7.2 滤波过程 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 H.264 编码器设计 |
| 3.1 编码器微体系结构设计 |
| 3.1.1 模块间数据流设计 |
| 3.1.2 模块间数据复用设计 |
| 3.1.3 模块间数据交换设计 |
| 3.1.4 模块间控制机制设计 |
| 3.2 帧内预测模块 |
| 3.2.1 存储资源配置 |
| 3.2.2 数据分配 |
| 3.2.3 4×4亮度块预测值产生 |
| 3.3 帧间预测模块 |
| 3.3.1 存储资源配置 |
| 3.3.2 整像素运动估计 |
| 3.3.3 分像素运动估计 |
| 3.4 变换量化模块 |
| 3.4.1 变换量化模块结构设计 |
| 3.4.2 DCT与 IDCT变换模块 |
| 3.4.3 量化与反量化模块 |
| 3.5 CAVLC模块 |
| 3.5.1 编码参数统计 |
| 3.5.2 编码单元 |
| 3.6 CABAC模块 |
| 3.6.1 FSM |
| 3.6.2 宏块上下文管理 |
| 3.6.3 二值化 |
| 3.6.4 二进制算术编码 |
| 3.7 去块滤波模块 |
| 3.7.1 滤波模块结构设计 |
| 3.7.2 滤波顺序 |
| 3.7.3 滤波控制 |
| 3.7.4 缓存单元 |
| 3.7.5 滤波参数计算 |
| 3.7.6 转置单元 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 H.264 编码器设计的验证和综合 |
| 4.1 仿真结果 |
| 4.1.1 编码器总体仿真结果 |
| 4.1.2 各模块仿真结果 |
| 4.2 综合结果 |
| 4.3 性能测试 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（2）面向VSN的分布式视频编码技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外发展及研究现状 |
| 1.2.1 视频传感器网络 |
| 1.2.2 视频编码技术 |
| 1.3 本文研究内容及章节安排 |
| 1.3.1 本文研究内容 |
| 1.3.2 本文章节安排 |
| 第2章 相关理论基础 |
| 2.1 视频传感器网络概述 |
| 2.1.1 VSN体系结构 |
| 2.1.2 VSN的特点 |
| 2.1.3 VSN的应用领域 |
| 2.2 视频前景运动物提取技术 |
| 2.2.1 运动目标检测技术 |
| 2.2.2 宏块分类检测技术 |
| 2.3 视频编码技术 |
| 2.3.1 视频编码的基础理论 |
| 2.3.2 面向VSN的视频编码方法 |
| 2.3.3 视频编码的评估方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 视频前景运动物提取 |
| 3.1 前景运动物提取总体流程 |
| 3.2 前景运动目标的检测 |
| 3.2.1 光流法 |
| 3.2.2 帧间差分法 |
| 3.2.3 背景差分法 |
| 3.3 背景模型的建立 |
| 3.3.1 常见背景模型 |
| 3.3.2 改进的混合高斯模型 |
| 3.3.3 实验结果与分析 |
| 3.4 噪声分析和宏块分类检测 |
| 3.4.1 噪声模型 |
| 3.4.2 宏块分类检测 |
| 3.4.3 实验结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 分布式视频编码算法设计 |
| 4.1 分布式视频编码的典型框架 |
| 4.2 网格编码量化 |
| 4.3 基于网格编码量化的分布式视频编码 |
| 4.3.1 编码流程 |
| 4.3.2 解码流程 |
| 4.4 实验结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 实验及数据分析 |
| 5.1 实验环境 |
| 5.2 对比实验和数据分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 中英文缩写词释义 |
（3）基于Android的车辆监控系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 第2章 车辆监控系统总体设计 |
| 2.1 系统需求分析 |
| 2.2 系统设计方案选择 |
| 2.3 系统总体设计 |
| 2.4 系统各功能模块 |
| 2.4.1 车载终端 |
| 2.4.2 监控中心 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 车载终端设计 |
| 3.1 车载终端硬件开发平台 |
| 3.2 车载终端硬件设计 |
| 3.2.1 车载终端硬件整体设计 |
| 3.2.2 微处理器 |
| 3.2.3 震动传感器 |
| 3.2.4 GPS/北斗双模定位模块 |
| 3.2.5 摄像头模块 |
| 3.2.6 4G无线通信模块 |
| 3.3 车载终端软件开发平台 |
| 3.4 车载终端软件设计 |
| 3.4.1 车载终端软件整体设计 |
| 3.4.2 车载终端主程序设计 |
| 3.4.3 震动传感器程序设计 |
| 3.4.4 定位程序设计 |
| 3.4.5 摄像头程序设计 |
| 3.4.6 4G无线通信程序设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 MPEG4 视频编码算法 |
| 4.1 MPEG4 标准 |
| 4.2 MPEG4 视频编码原理 |
| 4.3 MPEG4 视频编码 |
| 4.3.1 运动估计和运动补偿 |
| 4.3.2 DCT变换 |
| 4.3.3 量化 |
| 4.3.4 DC/AC预测 |
| 4.3.5 VLC编码 |
| 4.4 MPEG4 视频编码流程 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 监控中心设计 |
| 5.1 监控中心开发平台 |
| 5.2 监控中心整体设计 |
| 5.3 服务器设计 |
| 5.3.1 服务器概述 |
| 5.3.2 通信服务器设计 |
| 5.3.3 业务服务器设计 |
| 5.3.4 数据库设计 |
| 5.4 Android客户端设计 |
| 5.4.1 Android开发环境 |
| 5.4.2 Android客户端整体设计 |
| 5.4.3 Android客户端登录模块设计 |
| 5.4.4 车辆定位模块设计 |
| 5.4.5 视频监控模块设计 |
| 5.4.6 车辆报警模块设计 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 系统测试 |
| 6.1 车载终端测试 |
| 6.1.1 震动传感器测试 |
| 6.1.2 GPS/北斗双模定位测试 |
| 6.1.3 摄像头测试 |
| 6.1.4 4G通信测试 |
| 6.2 监控中心测试 |
| 6.2.1 服务器测试 |
| 6.2.2 Android客户端登录模块测试 |
| 6.2.3 车辆定位模块测试 |
| 6.2.4 视频监控模块测试 |
| 6.2.5 车辆报警模块测试 |
| 6.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 |
（4）基于重编码痕迹的数字视频被动取证算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 多媒体取证研究背景及意义 |
| 1.2 数字多媒体取证技术 |
| 1.2.1 多媒体主动取证技术简介 |
| 1.2.2 多媒体被动取证技术简介及国内外研究现状 |
| 1.2.3 现有工作的局限性分析 |
| 1.3 本文主要研究内容及创新点 |
| 1.4 章节安排 |
| 第二章 视频重编码痕迹模型构建及理论分析 |
| 2.1 数字视频重压缩问题建模及应用场景 |
| 2.1.1 问题原型 |
| 2.1.2 重压缩视频检测算法应用场景 |
| 2.1.3 重压缩视频的特例:双压缩视频 |
| 2.2 视频编码标准简介 |
| 2.2.1 MPEG系列视频编码标准简介 |
| 2.2.2 H.264 视频编码标准简介 |
| 2.3 典型的视频重压缩操作 |
| 2.3.1 GOP结构对齐的重压缩操作 |
| 2.3.2 GOP结构错位的重压缩操作 |
| 2.4 重编码痕迹模型 |
| 2.4.1 时间域与空间域重编码痕迹模型 |
| 2.4.2 像素域与压缩域重编码痕迹模型 |
| 2.4.3 重编码痕迹模型关系图 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于局部运动向量场分析的静止背景双压缩视频检测算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 静止背景视频重编码痕迹模型 |
| 3.3 静止背景视频重编码痕迹特性实例分析 |
| 3.3.1 P帧宏块类型统计特性分析 |
| 3.3.2 P帧运动向量的统计特性分析 |
| 3.3.3 预测残差特性分析 |
| 3.4 基于局部运动向量场分析的静止背景双压缩视频检测算法 |
| 3.4.1 背景区域宏块级分割 |
| 3.4.2 提取加权预测残差序列 |
| 3.4.3 后处理操作 |
| 3.4.4 周期性分析 |
| 3.5 实验与结果分析 |
| 3.5.1 数据库 |
| 3.5.2 双压缩检测性能实验 |
| 3.5.3 原始GOP长度估计实验 |
| 3.5.4 对于不同码率控制算法的可靠性实验 |
| 3.5.5 对于转码过程的鲁棒性实验 |
| 3.5.6 时间效率分析实验 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于块效应度量的MPEG-4 双压缩视频检测算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 MPEG-4 视频中的块效应 |
| 4.2.1 块效应理论模型分析 |
| 4.2.2 MPEG-4 双压缩视频块效应实例分析 |
| 4.3 基于块效应度量的MPEG-4 双压缩视频检测算法 |
| 4.3.1 块效应度量 |
| 4.3.2 结合块效应强度与VPF痕迹 |
| 4.3.3 周期性分析 |
| 4.4 实验与结果分析 |
| 4.4.1 块效应强度及VPF痕迹的实例分析 |
| 4.4.2双压缩检测性能实验 |
| 4.4.3 原始GOP大小估计准确性实验 |
| 4.4.4不同调节参数对于检测性能的影响实验 |
| 4.4.5 不同备选GOP选择算法对于检测性能的影响实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于卷积神经网络的H.264 视频帧级双压缩痕迹检测算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 深度卷积神经网络技术简介 |
| 5.2.1 典型的网络层结构 |
| 5.2.2 典型的深度卷积网络结构 |
| 5.3 基于卷积神经网络的帧级双压缩检测算法 |
| 5.3.1 帧级重编码痕迹分析 |
| 5.3.2 算法整体框架 |
| 5.3.3 预处理层 |
| 5.3.4 在深层卷积层中使用1×1 卷积核 |
| 5.3.5 全局平均池化层 |
| 5.4 实验与结果分析 |
| 5.4.1 数据库 |
| 5.4.2 帧级双压缩痕迹检测性能评价标准 |
| 5.4.3 实验参数设置 |
| 5.4.4 卷积神经网络结构分析实验 |
| 5.4.5 检测性能对比实验 |
| 5.4.6 对于不同GOP大小的鲁棒性实验 |
| 5.4.7 网络参数规模分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于质量下降机制分析的同参数双压缩视频检测算法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 重压缩视频质量下降机制分析 |
| 6.2.1 连续重压缩后视频客观质量的变化规律 |
| 6.2.2 MPEG视频编解码过程中的质量下降机制 |
| 6.2.3 H.264 视频编解码过程中的质量下降机制 |
| 6.3 基于质量下降机制分析的同参数双压缩视频检测算法 |
| 6.3.1 MPEG-DM算法 |
| 6.3.2 H264-DM算法 |
| 6.4 实验与结果分析 |
| 6.4.1 数据库 |
| 6.4.2 MPEG-2 视频的双压缩检测性能实验 |
| 6.4.3 MPEG-4 视频的双压缩检测性能实验 |
| 6.4.4 关于H.264 视频的检测性能实验 |
| 6.4.5 算法在多样视频内容及编码参数设置下的性能分析实验 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 研究工作总结 |
| 7.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
| 攻读学位期间参与的项目目录 |
（5）高效率视频编码码率控制算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文主要内容及章节安排 |
| 第2章 HEVC视频编码技术 |
| 2.1 HEVC标准简介 |
| 2.1.1 视频编码国际标准的发展 |
| 2.1.2 HEVC标准的主要特征 |
| 2.2 HEVC编码框架与编码结构 |
| 2.2.1 HEVC编码框架 |
| 2.2.2 HEVC编码结构 |
| 2.3 HEVC编码关键技术 |
| 2.3.1 HEVC帧内预测 |
| 2.3.2 HEVC帧间预测 |
| 2.3.3 变换和量化 |
| 2.3.4 环路滤波 |
| 2.3.5 熵编码 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 码率控制算法 |
| 3.1 码率控制产生背景与原理 |
| 3.1.1 码率控制产生背景 |
| 3.1.2 码率控制原理 |
| 3.2 率失真理论与率失真模型 |
| 3.2.1 率失真理论 |
| 3.2.2 率失真模型 |
| 3.3 经典的码率控制算法 |
| 3.3.1 H.261 中的码率控制算法 |
| 3.3.2 H.263 中的码率控制算法 |
| 3.3.3 MPEG-2 中的码率控制算法 |
| 3.3.4 MPEG-4 中的码率控制算法 |
| 3.3.5 H.264/AVC中的码率控制算法 |
| 3.4 HEVC中的码率控制算法 |
| 3.4.1 基于R-Q模型的码率控制算法 |
| 3.4.2 基于R-λ模型的码率控制算法 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 帧层码率控制优化算法 |
| 4.1 帧层比特分配优化算法 |
| 4.1.1 基于综合因子的帧层比特分配 |
| 4.1.2 基于缓冲区状态的帧层比特分配 |
| 4.1.3 帧层码率控制优化算法流程 |
| 4.2 实验结果与性能分析 |
| 4.2.1 实验配置与评价指标 |
| 4.2.2 性能分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 最大编码单元层码率控制优化算法 |
| 5.1 基于新复杂度和新的参数更新的码率控制优化算法 |
| 5.1.1 基于新复杂度的最大编码单元层比特分配 |
| 5.1.2 参数更新的新策略 |
| 5.1.3 最大编码单元层码率控制优化算法流程 |
| 5.2 实验结果与性能分析 |
| 5.2.1 实验配置与评价指标 |
| 5.2.2 性能分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 结束语 |
| 6.1 主要工作与创新点 |
| 6.2 后续研究工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 |
（6）面向影音业务的移动宽带通信节带化技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 本文结构 |
| 第2章 视频编码技术和MPEG-4介绍 |
| 2.1 视频编码技术及标准 |
| 2.1.1 视频压缩编码原理及方法 |
| 2.1.2 视频编码标准的比较 |
| 2.2 常用的视频编码技术 |
| 2.2.1 预测编码 |
| 2.2.2 变换编码 |
| 2.2.3 量化编码 |
| 2.2.4 之字形扫描 |
| 2.2.5 可变长编码 |
| 2.3 MPEG-4标准 |
| 2.3.1 MPEG-4标准概述 |
| 2.3.2 MPEG-4视频编码原理 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 视频节带化处理系统 |
| 3.1 视频节带化框架 |
| 3.2 影音视频节带化系统 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 影音视频节带化关键技术 |
| 4.1 图像分析 |
| 4.1.1 镜头检测技术 |
| 4.1.2 自适应镜头检测技术 |
| 4.2 SIFT特征匹配 |
| 4.3 随机采样一致性算法 |
| 4.4 点集三角剖分 |
| 4.5 仿射变换 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 实验结果分析 |
| 5.1 图像质量评价 |
| 5.2 仿真结果分析 |
| 5.2.1 视频质量分析 |
| 5.2.2 节约量分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）基于宏块特征的视频篡改检测算法研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的创新性工作 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 第二章 相关理论基础 |
| 2.1 视频篡改检测简介 |
| 2.1.1 视频篡改行为分类 |
| 2.1.2 视频篡改检测原理 |
| 2.1.3 视频篡改检测方法分类 |
| 2.2 视频篡改检测的经典算法 |
| 2.2.1 基于视频源设备的视频篡改检测方法 |
| 2.2.2 基于视频编码的视频篡改检测方法 |
| 2.2.3 基于内容的视频篡改检测方法 |
| 2.2.4 基于多特征融合的视频篡改检测方法 |
| 2.3 视频编码理论 |
| 2.3.1 视频编码方法 |
| 2.3.2 视频编码框架 |
| 2.3.3 帧间预测编码技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 视频完整性与宏块特征的关系研究 |
| 3.1 视频宏块类型 |
| 3.1.1 视频帧类型 |
| 3.1.2 视频帧中的宏块类型 |
| 3.2 基于宏块类型的视频帧表征方法 |
| 3.3 视频完整性与宏块类型变化的关系 |
| 3.3.1 视频重压缩对P帧宏块类型的影响 |
| 3.3.2 视频重压缩对B帧宏块类型的影响 |
| 3.3.3 视频帧间篡改行为对宏块特征的影响 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于宏块特征的视频篡改检测算法的研究 |
| 4.1 算法框架 |
| 4.2 MBNV特征 |
| 4.2.1 宏块数量提取 |
| 4.2.2 判断并提取异常帧序列 |
| 4.2.3 判断是否为篡改视频 |
| 4.3 篡改类型判断以及篡改点定位 |
| 4.3.1 不包含B帧视频的检测 |
| 4.3.2 包含B帧视频的检测 |
| 4.4 仿真实验与分析 |
| 4.4.1 实验数据及相关参数 |
| 4.4.2 实验及结果分析 |
| 4.4.3 算法分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 系统设计与实现 |
| 5.1 系统框架设计 |
| 5.2 系统模块说明 |
| 5.2.1 预处理模块 |
| 5.2.2 视频篡改检测模块 |
| 5.2.3 检测结果呈现模块 |
| 5.3 界面设计及功能展示 |
| 5.3.1 单视频检测 |
| 5.3.2 批量视频检测 |
| 5.3.3 检测结果导出 |
| 5.4 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 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 |
| 攻读硕士学位期间参与的项目 |
（8）基于FPGA的MPEG-4视频编码器研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题目的 |
| 1.2 国内外相关发展及现状 |
| 1.3 课题研究内容与意义 |
| 1.4 本文的组织结构 |
| 第二章 MPEG-4视频编码标准及算法 |
| 2.1 MPEG-4视频图像格式 |
| 2.2 MPEG-4编码技术与过程 |
| 2.2.1 关键技术 |
| 2.2.2 编码过程 |
| 2.2.3 形状信息编码 |
| 2.2.4 运动信息编码 |
| 2.2.5 纹理信息编码 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 视频编码器系统设计概述 |
| 3.1 视频编码器总体设计 |
| 3.2 视频编码器的详细设计 |
| 3.2.1 数据传输模块设计 |
| 3.2.2 运动估计补偿模块设计 |
| 3.2.3 预测编码模块设计 |
| 3.3 实验平台简介 |
| 3.3.1 软件ISE简介 |
| 3.3.2 硬件VC707概述 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 MPEG-4视频编码器的实现 |
| 4.1 数据传输模块的实现 |
| 4.2 运动估计补偿和预测编码模块仿真 |
| 4.2.1 仿真前准备 |
| 4.2.2 IP核的使用 |
| 4.2.3 功能仿真与综合 |
| 4.3 整体实现 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 课题工作总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（9）MPEG-4视频处理系统运动估计模块建模与仿真（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外相关研究动态 |
| 1.3 本课题主要完成的工作 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 1.5 本章小节 |
| 第二章 PtolemyII 平台概述 |
| 2.1 PtolemyII 基本原理 |
| 2.1.1 建模和设计 |
| 2.1.2 面向角色的设计 |
| 2.1.3 面向角色的类，子类和继承 |
| 2.2 PtolemyII 计算模型简介 |
| 2.2.1 组件交互域 CI |
| 2.2.2 连续时间 CT |
| 2.2.3 离散时间域 DE |
| 2.2.4 同步数据流 SDF |
| 2.3 基于 PtolemyII 的建模 |
| 2.3.1 PtolemyII 建模 |
| 2.3.2 建立一个新的模型 |
| 2.3.3 建立连接 |
| 2.4 角色 |
| 2.4.1 角色的概念 |
| 2.4.2 角色剖析 |
| 2.4.3 角色端口的设计 |
| 2.4.4 角色端口与端口速率的依赖性 |
| 2.4.5 角色的添加和复合角色 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 视频编码压缩技术和 MPEG-4 标准 |
| 3.1 视频编码压缩技术原理及方法 |
| 3.1.1 视频压缩的必要性和可行性 |
| 3.1.2 视频编码压缩的基本原理 |
| 3.1.3 视频编码标准的比较 |
| 3.2 常用的数字视频压缩技术 |
| 3.2.1 预测编码 |
| 3.2.2 变换编码 |
| 3.2.3 量化编码 |
| 3.2.4 之字形扫描 |
| 3.3 MPEG-4 标准 |
| 3.3.1 MPEG-4 标准概述 |
| 3.3.2 MPEG-4 视频编码框架 |
| 3.3.3 MPEG-4 视频编码模型 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 MPEG-4 运动估计模块 |
| 4.1 运动估计和运动补偿算法的基本原理 |
| 4.2 影响运动估计的主要因素 |
| 4.2.1 初始点的选取 |
| 4.2.2 块匹配准则 |
| 4.2.3 搜索算法 |
| 4.3 全局搜索策略 |
| 4.4 三步搜索策略 |
| 4.5 菱形搜索(Diamond Search，DS)策略 |
| 4.6 六边形算法的原理 |
| 4.7 多模板非对称十字六边形搜索策略 |
| 4.7.1 运动图像性质分析和算法思想 |
| 4.7.2 算法的主要步骤 |
| 4.8 算法实现和算法性能分析 |
| 4.9 本章小结 |
| 第五章 MPEG-4 运动估计模块建模 |
| 5.1 基于 PtolemyII 的运动估计算法建模 |
| 5.1.1 运动估计角色的设计 |
| 5.1.2 模型建立和仿真验证 |
| 5.2 视频解码中逆运动估计模块的建模 |
| 5.2.1 逆运动估计模块简介 |
| 5.2.2 逆运动估计角色的设计 |
| 5.2.3 逆运动估计角色的建模和仿真 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（10）基于FPGA的视频压缩算法的硬件化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 第二章 视频压缩编码研究 |
| 2.1 数字视频压缩编码原理 |
| 2.1.1 视频信号中的冗余 |
| 2.1.2 视频压缩编码系统 |
| 2.2 数字视频压缩编码标准研究 |
| 2.2.1 MPEG-x 系列视频压缩标准 |
| 2.2.2 H.26x 系列视频压缩标准 |
| 2.2.3 新一代视频压缩标准（HEVC） |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于 FPGA 的视频压缩系统设计 |
| 3.1 基于 FPGA 的 MPEG-4 视频编码系统 |
| 3.2 视频处理的 FPGA 设计方法 |
| 3.2.1 FPGA 设计方法 |
| 3.2.2 FPGA 的视频处理应用分析 |
| 3.3 视频压缩算法的并行化设计方法 |
| 3.3.1 时间并行 |
| 3.3.2 空间并行 |
| 3.3.3 逻辑并行 |
| 3.4 MPEG-4 视频纹理编码硬件化框架设计 |
| 3.4.1 MPEG-4 视频编码框架 |
| 3.4.2 纹理编码部分设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 视频纹理编码算法的硬件化实现 |
| 4.1 标准数据流程及语义分析 |
| 4.2 DCT 与 IDCT |
| 4.2.1 一维 DCT 变换 |
| 4.2.2 修改的 Loeffler 算法 |
| 4.2.3 二维 DCT 变换 |
| 4.3 量化与反量化 |
| 4.3.1 量化计算 |
| 4.3.2 量化幅值饱和 |
| 4.3.3 失配控制 |
| 4.4 扫描 |
| 4.5 熵编码 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 仿真验证与分析 |
| 5.1 DE2 多媒体平台及其开发工具 |
| 5.1.1 DE2 多媒体平台 |
| 5.1.2 开发环境 |
| 5.2 算法仿真验证与分析 |
| 5.2.1 DCT/IDCT |
| 5.2.2 量化 |
| 5.2.3 Zigzag 扫描与熵编码 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文所作工作 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
四、MPEG4视频编码算法的研究与实现（论文参考文献）
- [1]X-DSP中H.264编码器加速模块的设计与实现[D]. 刘亚婷. 西安电子科技大学, 2019(02)
- [2]面向VSN的分布式视频编码技术研究[D]. 操照君. 成都理工大学, 2019(02)
- [3]基于Android的车辆监控系统的设计与实现[D]. 路冉. 黑龙江大学, 2019(02)
- [4]基于重编码痕迹的数字视频被动取证算法研究[D]. 何沛松. 上海交通大学, 2018(01)
- [5]高效率视频编码码率控制算法研究[D]. 许鹤. 重庆邮电大学, 2018(01)
- [6]面向影音业务的移动宽带通信节带化技术研究[D]. 何松林. 云南大学, 2016(05)
- [7]基于宏块特征的视频篡改检测算法研究与实现[D]. 张伟. 上海交通大学, 2016(01)
- [8]基于FPGA的MPEG-4视频编码器研究与实现[D]. 吕国峰. 国防科学技术大学, 2015(04)
- [9]MPEG-4视频处理系统运动估计模块建模与仿真[D]. 宋翠翠. 西安电子科技大学, 2014(10)
- [10]基于FPGA的视频压缩算法的硬件化研究[D]. 胡曦月. 西安电子科技大学, 2014(11)