基于CNN的面向?qū)ο蟮囊曨l編碼技術(shù)研究與分析.pdf

1、視頻信息在多媒體信息當中占有非常重要的地位，然而由于視頻數(shù)據(jù)冗余度高，在保證令人滿意的視頻質(zhì)量的前提下提高壓縮率成為決定多媒體服務(wù)質(zhì)量的關(guān)鍵。面向?qū)ο蟮姆椒▽τ谝曨l編碼來說是一種強大和先進的方法。該方法的優(yōu)點是可以大大降低視頻的傳輸率。由于面向?qū)ο蟮囊曨l編碼方法需要大量的圖像分析，如何解決因處理大量數(shù)據(jù)運算造成的實時性問題就顯得尤為重要。細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有并行高速的特點的同時因其局部耦合的特性而特別適合于圖像處理。因此，基于細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的

2、面向?qū)ο蟮囊曨l編碼技術(shù)的研究與分析，具有重要的學術(shù)價值和應(yīng)用價值。
　　 本文介紹了細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)概念和發(fā)展狀況，討論了細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)范圍及其穩(wěn)定性，詳細分析了面向?qū)ο蟮囊曨l編碼與細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相結(jié)合的視頻編碼架構(gòu)，提出了一種新的基于細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的面向?qū)ο蟮囊曨l對象分割算法。
　　 全文的主要工作如下：
　　 ①介紹了細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)概念、發(fā)展狀況和硬件實現(xiàn)。分析了細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)范圍及其穩(wěn)定性

3、。為后續(xù)章節(jié)的研究工作奠定堅實的理論基礎(chǔ)。
　　 ②對基于細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的面向?qū)ο蟮囊曨l編碼技術(shù)進行了介紹，詳細分析了面向?qū)ο蟮囊曨l編碼與細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相結(jié)合的視頻編碼體系結(jié)構(gòu)，模擬實驗表明該方法在保證實時性的同時可以降低視頻的傳輸率。
　　 ③提出了一種新的基于細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的面向?qū)ο蟮囊曨l對象分割算法。利用一種基于細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)局部自適應(yīng)的機制來完成圖像分割和邊緣檢測的方法，對視頻中的運動矢量場進行處理，以完成對視頻