1.2 彩色空间

1.2.1 RGB彩色空间

1.2.2 YCbCr彩色空间

1.2.3 HSV彩色空间

1.3 抽样格式

1.4 视频格式

参考文献

第2章 视频质量评价

2.1 引言

2.2 视频失真

2.2.1 块效应

2.2.2 模糊效应

2.2.3 振铃效应

2.2.4 噪声

2.3 主观质量评价

2.3.1 测试条件

2.3.2 测试方法

2.3.3 评分类型

2.3.4 主观质量评价方法

2.4 客观质量评价

2.4.1 FR评价标准

2.4.2 NR评价方法

参考文献

第3章 视频编码技术基础

3.1 预测编码

3.2 变换编码

3.2.1 正交变换

3.2.2 K—L变换

3.2.3 离散余弦变换

3.2.4 小波变换

3.3 熵编码

3.4 矢量量化

3.5 混合编码

参考文献

第4章 人眼视觉系统特性

4.1 视觉信息处理的基本机理

4.1.1 视觉感官

4.1.2 视觉通路

4.1.3 视觉中枢

4.1.4 视觉感知

4.2 感兴趣区的人眼视觉系统特性

4.2.1 视觉感兴趣区

4.2.2 视觉掩盖效应

4.3 人眼的视觉注意特性

4.3.1 视觉注意机制

4.3.2 视觉注意模型

4.4 基于视觉注意模型的压缩域感兴趣区检测方法

4.4.1 压缩域视觉显著图提取

4.4.2 视觉注意焦点的选择与转移

4.4.3 压缩域感兴趣区域检测

4.4.4 实验结果及分析

4.5 本章小结

参考文献

第5章 码率控制

5.1 码率控制基本原理

5.2 码率控制模式

5.2.1 恒定码率模式

5.2.2 可变码率模式

5.3 码率控制理论

5.3.1 率失真函数

5.3.2 几种经典的率失真模型

5.4 视频标准中的码率控制算法

5.4.1 VM5码率控制算法

5.4.2 RM8码率控制算法

5.4.3 TMN8码率控制算法

5.4.4 TM5码率控制算法

5.4.5 H.264码率控制算法

5.5 基于H.264的帧层码率控制算法

5.5.1 H.264率失真曲线

5.5.2 H.264率失真模型

5.5.3 基于率失真模型的码率控制

5.5.4 实验结果及分析

参考文献

第6章 H.264/AVC视频编码新技术

6.1 H.264/AVC视频编码基本框架

6.2 基于行的H.264/AVC帧内预测编码

6.2.1 隐式的基于行的帧内预测

6.2.2 实验结果

6.3 H.264/AVC中可变位深的8×8整型变换和量化编码

6.3.1 H.264/AVC中的8×8整型变换

6.3.2 H.264/AVC的量化和缩放

6.4 基于无损视频信号统计特性的H.264/AVC自适应熵编码器设计

6.4.1 无损编码中残差数据的统计特性

6.4.2 改进的CAVLC方法

6.4.3 改进的CABAC方法

6.4.4 实验结果及分析

6.5 H.264视频编码的并行可扩展性

6.5.1 H.264中的并行计算

6.5.2 GOP级并行计算

6.5.3 帧级并行计算

6.5.4 片级并行计算

6.5.5 宏块级并行计算

6.5.6 空间域宏块级并行计算

6.5.7 时间域宏块级并行计算

参考文献

第7章 H.264/SVC可扩展视频编码

7.1 引言

7.2 H.264/SVC编码框架

7.2.1 时间可扩展性

7.2.2 空间可扩展性

7.2.3 SNR可扩展性

7.3 H.264 SVC编码性能评估

7.3.1 时间可扩展性

7.3.2 空间可扩展性

7.3.3 SNR可扩展性

7.3.4 其他特点

7.3.5 预处理滤波

参考文献

第8章 HEVC视频编码标准

8.1 HEVC标准的结构

8.1.1 档次、级别和层

8.1.2 视频格式

8.1.3 条带和分片

8.2 HEVC的基本编码框架

8.2.1 HEVC基本编码框架

8.2.2 HEVC的编码单元和编码结构

8.3 HEVC关键技术

8.3.1 帧内预测

8.3.2 帧间预测

8.3.3 变换、缩放和量化

8.3.4 熵编码

8.3.5 环内滤波器

8.3.6 特殊编码模式

8.4 HEVC编码器控制

8.5 HEVC的语法结构

8.5.1 并行解码语法和改进的条带结构

8.5.2 HEVC高级语法

8.6 HEVC编码工具配置

参考文献

第9章 小波视频编码新技术

9.1 引言

9.2 传统离散小波变换的缺点

9.3 双树小波变换

9.3.1 DTDWT

9.3.2 DTDWT滤波器组

9.3.3 三维DTDWT

9.4 粒子集群优化和多目标PSO

9.4.1 粒子集群优化

9.4.2 多目标PSO

9.5 基于多目标PSO的视频编码

9.5.1 编码器模块的修改

9.5.2 实验结果与分析

参考文献

第10章 基于压缩感知的视频编码技术

10.1 引言

10.2 压缩感知理论

10.2.1 稀疏性

10.2.2 不相干性

10.2.3 测量矩阵

10.2.4 CS重建

10.2.5 压缩感知特性

10.3 压缩视频感知

10.4 分布式压缩视频感知

10.5 基于字典的压缩视频感知

10.6 本章小结

参考文献

第11章 基于人眼视觉系统特性的视频编码

11.1 基于视觉敏感度的低比特图像压缩

11.1.1 人眼的视觉敏感度特征

11.1.2 基于视觉敏感度的低比特率图像压缩算法

11.2 基于视觉注意的视频编码方法

11.2.1 所提方法框图

11.2.2 目标检测算法

11.2.3 背景和目标区域的JPEG—2000编码

11.2.4 视频解码重建

11.2.5 实验结果与分析

11.3 基于人眼感兴趣区的视频编码

11.3.1 感兴趣区检测和跟踪

11.3.2 H.264/SVC标准的感兴趣区编码

11.3.3 感兴趣区编码的码率控制

11.4 本章小结

参考文献

第12章 视频编码技术的最新研究进展

12.1 基于语义的视频编码

12.1.1 语义视频编码

12.1.2 用户感知的语义视频编码

12.2 基于超分辨率复原的视频编码

12.2.1 超分辨率复原技术概述

12.2.2 基于超分辨率复原的视频编码技术

12.3 基于HEVC的立体视频编码技术

12.3.1 立体视频编码标准

12.3.2 几种立体视频编码方案

12.3.3 基于HEVC的立体视频编码方案

参考文献

卓力 博士，北京工业大学教授、博士生导师1992年毕业于电子科技大学无线电技术系，1998年和2004年分别获得东南大学信号与信息处理专业硕士学位和北京工业大学模式识别与智能系统专业博士学位。2006年一2007年在悉尼大学从事博士后研究工作。作为项目负责人主持了国家自然科学基金、“863”计划等20多个项目的研究工作。发表学术论文180余篇，出版3部专著，译著5部。先后入选“教育部新世纪优秀人才支持计划”、“人力资源与社会保障部留学归国人员科技活动优秀类资助计划”、“北京市科技新星计划”、“北京市优秀人才培养计划”、“北京市中青年骨干教师培养计划”和“北京工业大学京华计划”等。主要研究方向为图像，视频编码与传输、多媒体信息安全和多媒体内容分析等。张菁 博士，北京工业大学副教授、硕士生导师2008年获北京工业大学电路与系统专业博士学位。作为项目负责人主持国家自然科学基金2项，作为主要研究人员先后参加了国家自然科学基金、北京市自然科学基金等项目的研究工作。入选“北京市属高校青年拔尖人才培养计划”和“北京市优秀人才培养计划”。发表学术论文50余篇。出版专著1部，译著2部。主要研究方向为图像，视频信号与信息处理、图像检索等。李晓光 博士，北京工业大学副教授、硕士生导师2003年获得北京工业大学工学学士学位，推免研究生；2005年提前攻博，2008年获得北京工业大学工学博士学位。曾多次赴香港理工大学从事合作研究，2012年在悉尼大学做访问学者。

作为项目负责人主持了国家自然科学基金青年基金、北京市自然科学基金以及企事业单位委托项目，作为主要研究人员参加了“863”计划、国家自然科学基金等项目的研究工作。发表学术论文40余篇，2008年获得ICNNSP08最佳论文奖。出版专著2部，译著2部。主要研究方向为超分辨率复原、图像/视频信号与信息处理等。