礦井?dāng)?shù)字視頻信息處理技術(shù)

前言
第1章 緒論
1.1　研究的背景和意義
1.2　礦井?dāng)?shù)字視頻信息處理技術(shù)現(xiàn)狀
1.2.1　數(shù)字視頻信息傳輸控制機制
1.2.2　圖像增強方法
1.2.3　視頻數(shù)據(jù)差錯控制方法
1.2.4　數(shù)字視頻信息處理系統(tǒng)
1.3　本書的主要工作和內(nèi)容安排
第2章 礦井?dāng)?shù)字視頻組播網(wǎng)絡(luò)研究
2.1　基于工業(yè)以太網(wǎng)的礦井綜合信息傳輸技術(shù)
2.1.1　礦井工業(yè)以太網(wǎng)技術(shù)分析
2.1.2　基于工業(yè)以太網(wǎng)的綜合信息網(wǎng)絡(luò)平臺結(jié)構(gòu)模式
2.1.3　礦井工業(yè)以太網(wǎng)中的數(shù)字信源分析
2.1.4　礦井工業(yè)以太網(wǎng)中數(shù)字通信的基本特征
2.2　礦井工業(yè)以太網(wǎng)中數(shù)字視頻信息傳輸特點分析
2.3　應(yīng)用層組播技術(shù)
2.3.1　應(yīng)用層組播性能標(biāo)準(zhǔn)
2.3.2　應(yīng)用層組播節(jié)點的組織方式
2.3.3　組播節(jié)點的維護
2.3.4　流量控制和擁塞控制
2.4　基于免疫算法的分層應(yīng)用層組播樹構(gòu)建
2.4.1　免疫算法分析
2.4.2　分層覆蓋網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用層組播樹問題描述
2.4.3　數(shù)據(jù)類型及處理方法
2.4.4　組播樹構(gòu)建
2.4.5　仿真實驗和結(jié)果分析
第3章 基于模糊理論的礦井圖像增強方法
3.1　模糊理論圖像處理的必要性和合理性
3.2　模糊數(shù)學(xué)理論分析
3.2.1　模糊集的定義
3.2.2　模糊集的表示
3.2.3　模糊集的隸屬函數(shù)
3.3　模糊理論圖像增強算法分析
3.3.1　經(jīng)典模糊理論圖像增強方法
3.3.2　其他學(xué)者改進后的模糊理論增強算法
3.3.3　礦井圖像的模糊增強中的應(yīng)用及仿真分析
3.4　基于模糊理論和小波的圖像增強算法的分析與仿真
3.4.1　小波變換理論分析
3.4.2　基于小波和模糊理論圖像增強的算法分析
3.4.3　實驗結(jié)果及分析
第4章 礦井應(yīng)用層組播網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用層FEC控制研究
4.1　視頻傳輸中的差錯控制技術(shù)
4.1.1　研究的意義
4.1.2　差錯控制技術(shù)分析比較
4.2　前向糾錯原理及方法分析
4.2.1　前向糾錯編碼思想及糾錯碼的分類
4.2.2　基于RTP的FEC包結(jié)構(gòu)分析
4.3　應(yīng)用層FEC算法設(shè)計及實現(xiàn)
4.3.1　編碼方案設(shè)計
4.3.2　傳輸參數(shù)控制策略
4.3.3　實驗?zāi)Ｐ图胺抡娣治?br />第5章 礦井高丟包網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下視頻數(shù)據(jù)差錯隱藏方法研究
5.1　差錯隱藏方法特點
5.2　時域差錯隱藏算法研究與分析
5.2.1　零運動矢量法
5.2.2　邊界匹配算法
5.2.3　邊框匹配算法
5.2.4　簡化的邊框匹配算法
5.2.5　實驗結(jié)果與分析
5.3　空域差錯隱藏算法研究與實現(xiàn)
5.3.1　雙線性內(nèi)插法
5.3.2　傳統(tǒng)方向插值算法
5.3.3　多方向插值法
5.3.4　改進的多方向插值法
5.3.5　自適應(yīng)空域隱藏算法
5.3.6　實驗結(jié)果與分析
5.4　時空域結(jié)合的差錯隱藏算法
5.4.1　時空域結(jié)合差錯隱藏算法的實現(xiàn)
5.4.2　實驗結(jié)果與分析
5.5　視間域的運動／視差矢量估計算法研究
5.5.1　視差的描述
5.5.2　基于塊匹配的運動／視差矢量估計
5.5.3　改進的運動／視差矢量搜索策略
5.5.4　基于特征匹配的全局視差矢量估計
5.5.5　全局運動／視差矢量估計算法
5.5.6　實驗結(jié)果與分析
5.6　多視點視頻編碼的差錯隱藏算法
5.6.1　差錯的傳播方式
5.6.2　多視點視頻差錯隱藏的基本模式
5.6.3　優(yōu)化權(quán)值的多重估計算法
5.6.4　實驗結(jié)果與分析
第6章 結(jié)論
6.1　主要研究內(nèi)容總結(jié)
6.2　下一步研究方向
參考文獻