,貴州消殺公司貴陽(yáng)殺蟲(chóng)公司貴陽(yáng)消毒公司貴陽(yáng)病媒生物貴州除四害,貴州有害生物防治貴州滅蟑螂公司貴陽(yáng)滅鼠貴州殺蟲(chóng)公司貴陽(yáng)消殺公司,貴州滅鼠公司貴州滅蚊公司貴陽(yáng)滅蟑螂貴州有害生物防治服務(wù) 貴陽(yáng)滅殺蟑螂,貴州滅殺臭蟲(chóng) 貴陽(yáng)滅老鼠貴陽(yáng)除四害貴州滅殺蚊蠅貴陽(yáng)害蟲(chóng)滅治貴陽(yáng)消殺,貴陽(yáng)滅殺白蟻貴陽(yáng)滅白蟻貴陽(yáng)供應消殺藥械貴州滅殺臭蟲(chóng) 貴陽(yáng)害蟲(chóng)滅治 ,日韩AV毛片精品久久久

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《視頻幀率上轉(zhuǎn)換技術(shù)及其應(yīng)用》主要論述視頻幀率上轉(zhuǎn)換技術(shù)及其應(yīng)用，詳細(xì)介紹幀率上轉(zhuǎn)換技術(shù)的應(yīng)用背景、基礎(chǔ)知識(shí)、實(shí)現(xiàn)方案及其在視頻編碼、壓縮感知、數(shù)字取證等領(lǐng)域的應(yīng)用?！兑曨l幀率上轉(zhuǎn)換技術(shù)及其應(yīng)用》分為基礎(chǔ)篇、算法篇和應(yīng)用篇，共11章?；A(chǔ)篇由第1、2章組成，主要對(duì)幀率上轉(zhuǎn)換技術(shù)的應(yīng)用前景、研究進(jìn)展和理論基礎(chǔ)進(jìn)行綜述；算法篇由第3～7章組成，詳細(xì)介紹近年來(lái)幀率上轉(zhuǎn)換算法的新研究成果；應(yīng)用篇由第8～10章組成，介紹幀率上轉(zhuǎn)換在視頻編碼、壓縮感知及數(shù)字取證領(lǐng)域的應(yīng)用；第11章對(duì)視頻幀率上轉(zhuǎn)換技術(shù)進(jìn)行總結(jié)和展望?！兑曨l幀率上轉(zhuǎn)換技術(shù)及其應(yīng)用》可作為高等院校計(jì)算機(jī)、電子工程、自動(dòng)化及相關(guān)專(zhuān)業(yè)高年級(jí)本科生或研究生教材，也可供對(duì)視頻幀率上轉(zhuǎn)換技術(shù)感興趣的研究人員和工程人員閱讀參考。

作者簡(jiǎn)介

　　李然，博士畢業(yè)于南京郵電大學(xué)信號(hào)與信息處理專(zhuān)業(yè)。2014年12月至今，任信陽(yáng)師范學(xué)院計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院講師、校聘副教授；2016年9月至2017年12月，于南京信息工程大學(xué)中美國(guó)際合作所從事博士后研究工作。2018年5月成為IEEE IES工業(yè)信息化技術(shù)委員會(huì)成員。目前，在國(guó)內(nèi)外重要學(xué)術(shù)期刊發(fā)表學(xué)術(shù)論文三十余篇，其中SCI檢索期刊15篇，EI檢索期刊8篇，申請(qǐng)公開(kāi)國(guó)家發(fā)明專(zhuān)利十余項(xiàng)，其中授權(quán)2項(xiàng)。研究興趣有圖像與視頻處理、低復(fù)雜度視頻編碼、多媒體安全、深度學(xué)習(xí)、物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用等，在包括Signal Processing： Image Communication、Sensors、Multimedia Tools and Applications、通信學(xué)報(bào)、電子與信息學(xué)報(bào)等國(guó)內(nèi)外專(zhuān)業(yè)期刊發(fā)表論文二十余篇，同時(shí)擔(dān)任IEEE Transactions on Industrial Informatics、Future Generation Computer Systems、Information Sciences、Pattern Recognition Letters、Computer Communications、Journal of Medical Systems等二十余專(zhuān)業(yè)期刊的審稿人。

圖書(shū)目錄

第1章緒論 1
1．1 幀率上轉(zhuǎn)換技術(shù)概述 1
1．2 幀率上轉(zhuǎn)換技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀 3
1．3 幀率上轉(zhuǎn)換技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域 5
1．4 本書(shū)結(jié)構(gòu)與內(nèi)容安排 8
參考文獻(xiàn) 8
第2章幀率上轉(zhuǎn)換技術(shù)基礎(chǔ) 10
2．1 引言 10
2．2 運(yùn)動(dòng)估計(jì) 12
2．2．1 塊匹配估計(jì) 13
2．2．2 光流估計(jì) 14
2．3 運(yùn)動(dòng)向量平滑 16
2．3．1 中值向量濾波 16
2．3．2 加權(quán)中值向量濾波 17
2．3．3 三維遞歸搜索 17
2．4 運(yùn)動(dòng)向量映射 18
2．4．1 傳統(tǒng)映射法 18
2．4．2 單向映射法 19
2．4．3 雙向映射法 20
2．5 運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償內(nèi)插 21
2．5．1 傳統(tǒng)內(nèi)插法 21
2．5．2 重疊塊內(nèi)插法 21
2．6 圖像質(zhì)量評(píng)價(jià) 22
2．7 本章小結(jié) 23
參考文獻(xiàn) 23
第3章基于多色度混合匹配的幀率上轉(zhuǎn)換算法 25
3．1 引言 25
3．2 存在難題與解決方案 26
3．3 多色度混合匹配幀率上轉(zhuǎn)換算法 28
3．3．1 多色度混合塊匹配準(zhǔn)則 28
3．3．2 基于三維遞歸搜索的前后向運(yùn)動(dòng)估計(jì) 30
3．3．3 時(shí)空運(yùn)動(dòng)向量提純 31
3．3．4 高容錯(cuò)運(yùn)動(dòng)向量平滑 32
3．3．5 雙加權(quán)重疊塊運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償 33
3．4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 35
3．4．1 逐步評(píng)估 35
3．4．2 整體評(píng)估 38
3．4．3 計(jì)算復(fù)雜度 42
3．5 本章小結(jié) 43
參考文獻(xiàn) 44
第4章基于小波金字塔的幀率上轉(zhuǎn)換算法 46
4．1 引言 46
4．2 小波金字塔幀率上轉(zhuǎn)換算法 47
4．2．1 小波金字塔構(gòu)造 47
4．2．2 多分辨率雙向運(yùn)動(dòng)估計(jì) 48
4．2．3 計(jì)算復(fù)雜度分析 50
4．3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 50
4．4 本章小結(jié) 56
參考文獻(xiàn) 56
第5章基于聯(lián)合運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償?shù)膸噬限D(zhuǎn)換算法 58
5．1 引言 58
5．2 運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償幀率上轉(zhuǎn)換的數(shù)學(xué)模型 59
5．3 運(yùn)動(dòng)估計(jì)與候選運(yùn)動(dòng)向量集構(gòu)造 60
5．4 聯(lián)合運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償 61
5．5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 62
5．6 本章小結(jié) 65
參考文獻(xiàn) 65
第6章基于稀疏表示模型的幀率上轉(zhuǎn)換算法 67
6．1 引言 67
6．2 稀疏表示模型的幀率上轉(zhuǎn)換算法 69
6．2．1 基于子塊的雙向運(yùn)動(dòng)估計(jì) 69
6．2．2 稀疏先驗(yàn)重建 72
6．3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 75
6．3．1 參數(shù)設(shè)置 76
6．3．2 客觀性能評(píng)估 77
6．3．3 主觀性能評(píng)估 80
6．3．4 計(jì)算復(fù)雜度分析 82
6．4 本章小結(jié) 83
參考文獻(xiàn) 84
第7章基于時(shí)空顯著分析的自適應(yīng)幀率上轉(zhuǎn)換算法 86
7．1 引言 86
7．2 相關(guān)工作 87
7．3 時(shí)空顯著分析自適應(yīng)幀率上轉(zhuǎn)換算法 89
7．3．1 時(shí)空顯著性 90
7．3．2 運(yùn)動(dòng)估計(jì)策略切換 92
7．3．3 計(jì)算復(fù)雜度 94
7．4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 95
7．4．1 閾值設(shè)置 95
7．4．2 客觀性能評(píng)估 96
7．4．3 主觀性能評(píng)估 98
7．5 本章小結(jié) 99
參考文獻(xiàn) 100
第8章幀率上轉(zhuǎn)換技術(shù)在分布式視頻編碼中的應(yīng)用 103
8．1 引言 103
8．2 基于自回歸模型的邊信息外推算法 105
8．2．1 運(yùn)動(dòng)對(duì)齊自回歸模型 105
8．2．2 模型參數(shù)計(jì)算和重疊塊內(nèi)插 106
8．3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 108
8．4 本章小結(jié) 109
參考文獻(xiàn) 109
第9章幀率上轉(zhuǎn)換技術(shù)在視頻壓縮感知中的應(yīng)用 111
9．1 引言 111
9．2 基于平滑投影的視頻壓縮感知重建 115
9．2．1 錯(cuò)誤檢測(cè) 116
9．2．2 自適應(yīng)殘差重建 117
9．3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 117
9．4 本章小結(jié) 121
參考文獻(xiàn) 121
第10章鑒別幀率上轉(zhuǎn)換的數(shù)字取證算法 123
10．1 引言 123
10．2 背景知識(shí) 124
10．2．1 幀復(fù)制篡改取證 124
10．2．2 運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償幀率上轉(zhuǎn)換 126
10．2．3 高斯噪聲方差估計(jì) 127
10．3 混噪取證算法 128
10．3．1 混噪與取證 128
10．3．2 周期性檢測(cè) 129
10．4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 131
10．4．1 算法性能分析 131
10．4．2 篡改檢測(cè)結(jié)果 133
10．5 本章小結(jié) 136
參考文獻(xiàn) 136
第11章總結(jié)與展望 138
附錄A 與本書(shū)相關(guān)的研究成果 141