1、物理电子学(工)专业毕业论文 精品论文 基于 H.264 视频传输的差错控制技术研究关键词：率失真 Intra 刷新 Tornado 算法 信源信道联合编码 视频图像摘要：本文基于 H.264 视频压缩编码，研究了在 IP 网络环境下视频传输的差错控制问题。分析了如何以率失真优化编码确定的宏块模式为划分依据，将视频图像划分为前景和背景两个对象，并分析了如何应用一种基于视频对象的Intra 宏块自适应刷新方法，重点对前景对象 Intra 刷新，这种方法在不增减任何编码率的前提下，有效地提高了视频图像的恢复质量。 根据减少丢包率和增加 Intra 刷新率对减少误码环境中信道失真的影响，结合 Tor
2、nado 算法的信道编码方案，提出了一种基于视频对象的信源信道联合编码不等保护方法(JSCC UEP)，对前景和背景图像采用不同的：Intra 刷新率处理后，将不同的视频对象分配给抗丢包能力不同的 Tornado 码，进一步提高了视频图像的传输质量。正文内容本文基于 H.264 视频压缩编码，研究了在 IP 网络环境下视频传输的差错控制问题。分析了如何以率失真优化编码确定的宏块模式为划分依据，将视频图像划分为前景和背景两个对象，并分析了如何应用一种基于视频对象的 Intra宏块自适应刷新方法，重点对前景对象 Intra 刷新，这种方法在不增减任何编码率的前提下，有效地提高了视频图像的恢复质量。
3、 根据减少丢包率和增加Intra 刷新率对减少误码环境中信道失真的影响，结合 Tornado 算法的信道编码方案，提出了一种基于视频对象的信源信道联合编码不等保护方法(JSCC UEP)，对前景和背景图像采用不同的：Intra 刷新率处理后，将不同的视频对象分配给抗丢包能力不同的 Tornado 码，进一步提高了视频图像的传输质量。本文基于 H.264 视频压缩编码，研究了在 IP 网络环境下视频传输的差错控制问题。分析了如何以率失真优化编码确定的宏块模式为划分依据，将视频图像划分为前景和背景两个对象，并分析了如何应用一种基于视频对象的 Intra 宏块自适应刷新方法，重点对前景对象 Intr
4、a 刷新，这种方法在不增减任何编码率的前提下，有效地提高了视频图像的恢复质量。 根据减少丢包率和增加 Intra刷新率对减少误码环境中信道失真的影响，结合 Tornado 算法的信道编码方案，提出了一种基于视频对象的信源信道联合编码不等保护方法(JSCC UEP)，对前景和背景图像采用不同的：Intra 刷新率处理后，将不同的视频对象分配给抗丢包能力不同的 Tornado 码，进一步提高了视频图像的传输质量。本文基于 H.264 视频压缩编码，研究了在 IP 网络环境下视频传输的差错控制问题。分析了如何以率失真优化编码确定的宏块模式为划分依据，将视频图像划分为前景和背景两个对象，并分析了如何应
5、用一种基于视频对象的 Intra 宏块自适应刷新方法，重点对前景对象 Intra 刷新，这种方法在不增减任何编码率的前提下，有效地提高了视频图像的恢复质量。 根据减少丢包率和增加 Intra刷新率对减少误码环境中信道失真的影响，结合 Tornado 算法的信道编码方案，提出了一种基于视频对象的信源信道联合编码不等保护方法(JSCC UEP)，对前景和背景图像采用不同的：Intra 刷新率处理后，将不同的视频对象分配给抗丢包能力不同的 Tornado 码，进一步提高了视频图像的传输质量。本文基于 H.264 视频压缩编码，研究了在 IP 网络环境下视频传输的差错控制问题。分析了如何以率失真优化编
6、码确定的宏块模式为划分依据，将视频图像划分为前景和背景两个对象，并分析了如何应用一种基于视频对象的 Intra 宏块自适应刷新方法，重点对前景对象 Intra 刷新，这种方法在不增减任何编码率的前提下，有效地提高了视频图像的恢复质量。 根据减少丢包率和增加 Intra刷新率对减少误码环境中信道失真的影响，结合 Tornado 算法的信道编码方案，提出了一种基于视频对象的信源信道联合编码不等保护方法(JSCC UEP)，对前景和背景图像采用不同的：Intra 刷新率处理后，将不同的视频对象分配给抗丢包能力不同的 Tornado 码，进一步提高了视频图像的传输质量。本文基于 H.264 视频压缩编
7、码，研究了在 IP 网络环境下视频传输的差错控制问题。分析了如何以率失真优化编码确定的宏块模式为划分依据，将视频图像划分为前景和背景两个对象，并分析了如何应用一种基于视频对象的 Intra 宏块自适应刷新方法，重点对前景对象 Intra 刷新，这种方法在不增减任何编码率的前提下，有效地提高了视频图像的恢复质量。 根据减少丢包率和增加 Intra刷新率对减少误码环境中信道失真的影响，结合 Tornado 算法的信道编码方案，提出了一种基于视频对象的信源信道联合编码不等保护方法(JSCC UEP)，对前景和背景图像采用不同的：Intra 刷新率处理后，将不同的视频对象分配给抗丢包能力不同的 Tor
8、nado 码，进一步提高了视频图像的传输质量。本文基于 H.264 视频压缩编码，研究了在 IP 网络环境下视频传输的差错控制问题。分析了如何以率失真优化编码确定的宏块模式为划分依据，将视频图像划分为前景和背景两个对象，并分析了如何应用一种基于视频对象的 Intra 宏块自适应刷新方法，重点对前景对象 Intra 刷新，这种方法在不增减任何编码率的前提下，有效地提高了视频图像的恢复质量。 根据减少丢包率和增加 Intra刷新率对减少误码环境中信道失真的影响，结合 Tornado 算法的信道编码方案，提出了一种基于视频对象的信源信道联合编码不等保护方法(JSCC UEP)，对前景和背景图像采用不
9、同的：Intra 刷新率处理后，将不同的视频对象分配给抗丢包能力不同的 Tornado 码，进一步提高了视频图像的传输质量。本文基于 H.264 视频压缩编码，研究了在 IP 网络环境下视频传输的差错控制问题。分析了如何以率失真优化编码确定的宏块模式为划分依据，将视频图像划分为前景和背景两个对象，并分析了如何应用一种基于视频对象的 Intra 宏块自适应刷新方法，重点对前景对象 Intra 刷新，这种方法在不增减任何编码率的前提下，有效地提高了视频图像的恢复质量。 根据减少丢包率和增加 Intra刷新率对减少误码环境中信道失真的影响，结合 Tornado 算法的信道编码方案，提出了一种基于视频
10、对象的信源信道联合编码不等保护方法(JSCC UEP)，对前景和背景图像采用不同的：Intra 刷新率处理后，将不同的视频对象分配给抗丢包能力不同的 Tornado 码，进一步提高了视频图像的传输质量。本文基于 H.264 视频压缩编码，研究了在 IP 网络环境下视频传输的差错控制问题。分析了如何以率失真优化编码确定的宏块模式为划分依据，将视频图像划分为前景和背景两个对象，并分析了如何应用一种基于视频对象的 Intra 宏块自适应刷新方法，重点对前景对象 Intra 刷新，这种方法在不增减任何编码率的前提下，有效地提高了视频图像的恢复质量。 根据减少丢包率和增加 Intra刷新率对减少误码环境
11、中信道失真的影响，结合 Tornado 算法的信道编码方案，提出了一种基于视频对象的信源信道联合编码不等保护方法(JSCC UEP)，对前景和背景图像采用不同的：Intra 刷新率处理后，将不同的视频对象分配给抗丢包能力不同的 Tornado 码，进一步提高了视频图像的传输质量。本文基于 H.264 视频压缩编码，研究了在 IP 网络环境下视频传输的差错控制问题。分析了如何以率失真优化编码确定的宏块模式为划分依据，将视频图像划分为前景和背景两个对象，并分析了如何应用一种基于视频对象的 Intra 宏块自适应刷新方法，重点对前景对象 Intra 刷新，这种方法在不增减任何编码率的前提下，有效地提
12、高了视频图像的恢复质量。 根据减少丢包率和增加 Intra刷新率对减少误码环境中信道失真的影响，结合 Tornado 算法的信道编码方案，提出了一种基于视频对象的信源信道联合编码不等保护方法(JSCC UEP)，对前景和背景图像采用不同的：Intra 刷新率处理后，将不同的视频对象分配给抗丢包能力不同的 Tornado 码，进一步提高了视频图像的传输质量。本文基于 H.264 视频压缩编码，研究了在 IP 网络环境下视频传输的差错控制问题。分析了如何以率失真优化编码确定的宏块模式为划分依据，将视频图像划分为前景和背景两个对象，并分析了如何应用一种基于视频对象的 Intra 宏块自适应刷新方法，
13、重点对前景对象 Intra 刷新，这种方法在不增减任何编码率的前提下，有效地提高了视频图像的恢复质量。 根据减少丢包率和增加 Intra刷新率对减少误码环境中信道失真的影响，结合 Tornado 算法的信道编码方案，提出了一种基于视频对象的信源信道联合编码不等保护方法(JSCC UEP)，对前景和背景图像采用不同的：Intra 刷新率处理后，将不同的视频对象分配给抗丢包能力不同的 Tornado 码，进一步提高了视频图像的传输质量。特别提醒 ：正文内容由 PDF 文件转码生成，如您电脑未有相应转换码，则无法显示正文内容，请您下载相应软件，下载地址为 http:/ 。如还不能显示，可以联系我 q
14、 q 1627550258 ，提供原格式文档。“垐垯櫃 换烫梯葺铑?endstreamendobj2x 滌?U 閩 AZ箾 FTP 鈦X 飼?狛P? 燚?琯嫼 b?袍*甒?颙嫯?4)=r 宵?i?j 彺帖 B3 锝檡骹笪 yLrQ#?0 鯖 l 壛枒l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛渓?擗#?“?# 綫 G 刿#K 芿$?7. 耟?Wa 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 皗 E|?pDb 癳$Fb 癳$Fb癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$F?責鯻 0 橔 C,f 薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵秾腵薍秾腵%?秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍
