导读:本文包含了视频编码论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:视频,高效,视差,背景,人工智能,纹理,稀疏。
视频编码论文文献综述
黄锦灏,江东华,丁钰真,肖亮,范业仙[1]（2019）在《基于强化学习的能量采集物联网视频编码技术》一文中研究指出物联网设备的视频压缩码率和量化参数等编码方案决定着视频质量和物联网设备的使用寿命.针对未知视频传输模型和能量采集模型的物联网设备,提出一种基于强化学习的视频编码方案,能够动态优化视频编码码率和量化参数.该技术根据物联网设备的无线信道带宽、电池水平和采集的能量,结合反馈的视频质量和时延等信息,采用强化学习算法优化选择视频编码码率和量化参数.在动态的网络环境下,物联网设备不需预知视频传输模型就可以综合优化视频质量和设备能量损耗.仿真结果表明,该方案可以提高视频质量,降低设备能量损耗和时延,改善物联网设备效益.(本文来源于《厦门大学学报(自然科学版)》期刊2019年06期）
徐媛媛,朱艳丽[2]（2019）在《基于Q-learning的屏幕内容视频编码》一文中研究指出本文利用Q-learning强化学习方法,设计了低复杂度的屏幕内容编码算法。具体来说,通过设计强化学习的回报函数、动作、特征,对测试数据进行离线编码策略学习,然后在设备的屏幕内容编码中使用该决策来减少搜索模式。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年22期）
周洋,吴佳忆,陆宇,殷海兵[3]（2019）在《面向叁维高效视频编码的深度图错误隐藏》一文中研究指出基于多视点视频序列视点内、视点间存在的相关性,并结合视点间运动矢量共享技术,该文提出一种面向3维高效视频编码中深度序列传输丢包的错误隐藏算法。首先,根据3D高效视频编码(3D-HEVC)的分层B帧预测(HBP)结构和深度图纹理特征,将深度图丢失块分成运动块和静止块;然后,对于受损运动块,使用结合纹理结构的外边界匹配准则来选择相对最优的运动/视差矢量进行基于位移矢量补偿的错误掩盖,而对受损静止块采用参考帧直接拷贝进行快速错误隐藏;最后,使用参考帧拆分重组来获取新的运动/视差补偿块对修复质量较差的重建块进行质量提升。实验结果表明:相较于近年提出的对比算法,该文算法隐藏后的深度帧平均峰值信噪比(PSNR)能提升0.25～2.03 dB,结构相似度测量值(SSIM)能提升0.001～0.006,且修复区域的主观视觉质量与原始深度图更接近。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2019年11期）
周芸,胡潇,郭晓强[4]（2019）在《H.266/VVC视频编码图像划分技术研究》一文中研究指出国际上新一代视频编码H.266/VVC(Versatile Video Coding)在上一代视频编码H.265/HEVC(High Effciency Video Coding)基础上,采用了四叉树和多类型树递归划分的划分结构,可以更好的适应图像内容,提升编码效率。本文重点研究H.264/AVC、H.265/HEVC、H.266/VVC视频编码标准中图像划分技术的演进过程,分析不同编码标准图像划分技术的差异,为我国未来编码技术演进提供技术参考。(本文来源于《广播与电视技术》期刊2019年11期）
廖冰[5]（2019）在《人工智能在视频编码中的应用》一文中研究指出本文介绍了随着网络视频的发展,目前视频应用中对编解码器性能的需求及未来的发展方向,人工智能在视频编解码的设计、测试中的应用情况。(本文来源于《现代电视技术》期刊2019年11期）
[6]（2019）在《ISO、IEC和ITU视频编码联合工作组荣获艾美奖（英文）》一文中研究指出The experts behind the standard for JPEG were recognized with an Engineering Emmy by the US Academy of Television Arts&Sciences at the 71st Engineering Emmy Awards on October 23.An example of cutting-edge innovation,the JPEG has remained one of the leading still-image formats for(本文来源于《China Standardization》期刊2019年06期）
赵雁,丁邦旭[7]（2019）在《帧间SAMP算法在视频编码的应用》一文中研究指出依据视频数据信号帧间的相关特性,帧间自适应压缩感知算法是视频压缩编码的十分有效的算法。自适应感知方法通过视频差值信号特点建立模型,自适应选择重构域、稀疏域帮助恢复压缩感知信号数据。当空域稀疏度清晰时,算法选择空域当作重构域及稀疏域;当空域稀疏度不清晰时,选择小波域当作重构域及稀疏域。我们通过实验表明,为了压缩效率、效果更好可以使用稀疏度自适应匹配追踪算法SAMP。(本文来源于《传播力研究》期刊2019年31期）
石敏,席诗华,易清明[8]（2019）在《基于预测单元尺寸的高效视频编码帧内预测模式快速选择的改进算法》一文中研究指出为降低高效视频编码(HEVC)中帧内预测编码复杂度和编码耗时,提出一种基于预测单元(PUs)尺寸的HEVC帧内预测模式快速选择的改进算法。对最大尺寸PUs利用统计概率分层构建进入粗选择模式(RMD)过程的模式列表,对其他尺寸PUs分别采用两种不同方式提取纹理方向构建进入RMD过程的模式列表,其中对32×32、16×16尺寸PUs采用像素梯度提取纹理方向,对8×8、4×4采用像素值偏差提取纹理方向,从而减少进入RMD过程模式数量,有效降低编码时间。实验结果表明,本算法所用编码时间比测试模型HM16.9减少32.2%,而码率仅仅增加了0.86%。与现有优秀算法相比,本文算法进一步降低编码耗时,保证了编码质量。(本文来源于《激光与光电子学进展》期刊2019年20期）
段善荣,夏力超[9]（2019）在《面向监控视频编码的分层背景预测模式》一文中研究指出基于背景建模的背景预测模式可以有效提升监控视频的编码效率。但是,现有的研究主要关注运动前景临时遮挡静态背景的情况,而忽略了另一种常见情况,即静态背景也可能临时遮挡运动前景。为了在这两种情况下都能取得理想的编码效率,本文提出了一种面向监控视频编码的分层背景预测模式。该预测模式基于常规的背景建模结果,进一步在深度方向区分背景相对于前景的位置。在此基础上,引入一种新的块匹配模式,即任意匹配模式,以尽量避免高代价的宏块分割,从而提高编码效率。实验结果表明,分层背景预测模式可以有效提高监控视频的编码效率。(本文来源于《湖北科技学院学报》期刊2019年05期）
贾克斌,刘畅,刘鹏宇,张儒依[10]（2019）在《基于3D-HEVC的叁维视频编码方法综述》一文中研究指出叁维高效视频编码(three-dimensional high efficiency video coding,3D-HEVC)是立体视频编码扩展的国际标准化组织(Joint Collaborative Team on 3D Video Coding Extension Development,JCT-3V)推出的目前最新的3D视频编码标准,基于3D-HEVC的叁维视频编码技术的研究推动了其应用并成为目前叁维视频编码技术的研究热点.在回顾3D视频编码标准发展基础上,描述了基于3D-HEVC的叁维视频编码方案,对其中最为关键的叁维视频纹理图与深度图编码方法与研究进展进行了重点分析与阐述.首先,对目前借助视频序列中纹理特性的叁维视频纹理图编码方法展开了综述并说明其存在的问题.然后,对基于纹理特性和区域的叁维视频深度图编码方法展开了分析和论述.最后,结合近年来最新的研究成果,展望了叁维视频编码技术的发展并提出了新的研究课题.(本文来源于《北京工业大学学报》期刊2019年11期）
视频编码论文开题报告
（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：
本文利用Q-learning强化学习方法,设计了低复杂度的屏幕内容编码算法。具体来说,通过设计强化学习的回报函数、动作、特征,对测试数据进行离线编码策略学习,然后在设备的屏幕内容编码中使用该决策来减少搜索模式。
（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。
视频编码论文参考文献
[1].黄锦灏,江东华,丁钰真,肖亮,范业仙.基于强化学习的能量采集物联网视频编码技术[J].厦门大学学报(自然科学版).2019
[2].徐媛媛,朱艳丽.基于Q-learning的屏幕内容视频编码[J].电子技术与软件工程.2019
[3].周洋,吴佳忆,陆宇,殷海兵.面向叁维高效视频编码的深度图错误隐藏[J].电子与信息学报.2019
[4].周芸,胡潇,郭晓强.H.266/VVC视频编码图像划分技术研究[J].广播与电视技术.2019
[5].廖冰.人工智能在视频编码中的应用[J].现代电视技术.2019
[6]..ISO、IEC和ITU视频编码联合工作组荣获艾美奖（英文）[J].ChinaStandardization.2019
[7].赵雁,丁邦旭.帧间SAMP算法在视频编码的应用[J].传播力研究.2019
[8].石敏,席诗华,易清明.基于预测单元尺寸的高效视频编码帧内预测模式快速选择的改进算法[J].激光与光电子学进展.2019
[9].段善荣,夏力超.面向监控视频编码的分层背景预测模式[J].湖北科技学院学报.2019
[10].贾克斌,刘畅,刘鹏宇,张儒依.基于3D-HEVC的叁维视频编码方法综述[J].北京工业大学学报.2019
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