適配顯示在圖像編碼上的應(yīng)用研究的開題報告

適配顯示在圖像編碼上的應(yīng)用研究的開題報告一、選題背景圖像編碼是指將高維度圖像信號轉(zhuǎn)換為低維度碼流或概率分布的過程。隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，使用圖像傳遞或處理數(shù)據(jù)的需求日益增多，對圖像編碼的要求也越來越高。其中一個重要的需求是適配不同設(shè)備或應(yīng)用程序的圖像顯示。如何針對不同設(shè)備或應(yīng)用程序的特性進(jìn)行圖像編碼，是目前圖像編碼領(lǐng)域的研究熱點之一。二、選題意義當(dāng)前，圖像編碼主要聚焦于提高壓縮率和保持圖像質(zhì)量等方面。然而，在實際應(yīng)用中，不同的設(shè)備或應(yīng)用程序?qū)D像的需求和表現(xiàn)都有所不同。比如，移動設(shè)備對內(nèi)存和帶寬有限，需要較小的碼流和較低的計算復(fù)雜度；而高清電視則需要更高的圖像質(zhì)量和更大的帶寬。因此，為適配不同設(shè)備或應(yīng)用程序的要求而進(jìn)行的圖像編碼研究，具有重要的現(xiàn)實意義和應(yīng)用前景。三、研究內(nèi)容本研究的主要內(nèi)容是針對圖像編碼在不同應(yīng)用上的需求和表現(xiàn)，探索新的編碼方法和策略，并進(jìn)行相關(guān)的算法設(shè)計和評估。具體包括以下幾個方面：1.調(diào)研和分析目前圖像編碼在不同應(yīng)用上的需求和表現(xiàn)。2.基于已有的圖像編碼方法和技術(shù)，針對不同應(yīng)用場景進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，提高編碼效率和圖像質(zhì)量。3.設(shè)計和實現(xiàn)適配不同應(yīng)用的圖像編碼算法，并進(jìn)行測試和評估。4.針對現(xiàn)有的圖像編碼標(biāo)準(zhǔn)和指標(biāo)，提出新的評價方法和標(biāo)準(zhǔn)，以更好地反映不同應(yīng)用的需求和實際效果。四、研究方法本研究采用文獻(xiàn)綜述和實驗研究相結(jié)合的方法，具體包括以下步驟：1.收集和整理相關(guān)的研究文獻(xiàn)和數(shù)據(jù)，進(jìn)行綜合分析和總結(jié)。2.在調(diào)研和分析的基礎(chǔ)上，提出適配不同應(yīng)用的圖像編碼方法和策略。3.實現(xiàn)所提出的編碼算法，并在現(xiàn)有的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測試和評估。4.針對評估結(jié)果，提出新的評價方法和標(biāo)準(zhǔn)，并進(jìn)行比較和分析。五、預(yù)期成果本研究預(yù)期取得以下幾個方面的成果：1.通過調(diào)研和分析，全面了解圖像編碼在不同應(yīng)用上的需求和表現(xiàn)。2.通過算法設(shè)計和優(yōu)化，提高現(xiàn)有圖像編碼方法的適配性和效率，并在實驗中取得較好的效果。3.提出新的評價方法和標(biāo)準(zhǔn)，以更好地反映不同應(yīng)用的需求和實際效果。4.發(fā)表相關(guān)的學(xué)術(shù)論文，并在相關(guān)領(lǐng)域產(chǎn)生一定的學(xué)術(shù)影響。六、進(jìn)度計劃研究計劃為期兩年，具體進(jìn)度計劃如下：第一年：1.調(diào)研和分析目前圖像編碼在不同應(yīng)用上的需求和表現(xiàn)，撰寫相關(guān)綜述文章。2.基于已有的圖像編碼方法和技術(shù)，進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，并在實驗中進(jìn)行測試和評估。第二年：1.設(shè)計和實現(xiàn)適配不同應(yīng)用的圖像編碼算法。2.針對現(xiàn)有的圖像編碼標(biāo)準(zhǔn)和指標(biāo)，提出新的評價方法和標(biāo)準(zhǔn)。3.論文寫作和投稿，并在相關(guān)學(xué)術(shù)會議上進(jìn)行交流和展示。七、參考文獻(xiàn)1.Chen,M.,Girod,B.,&Tang,Y.(2015).NewopportunitiestoimproveHEVCencodingforcloud-basedgaming.IEEETransactionsonCircuitsandSystemsforVideoTechnology,26(1),106-119.2.Chou,C.C.,Liang,S.Y.,&Lin,C.S.(2018).Contextadaptivesaliencyorientedvideocompression.IEEETransactionsonCircuitsandSystemsforVideoTechnology,28(1),197-207.3.Srinivasan,S.G.,Faccin,S.,&Nasiopoulos,P.(2018).Multi-objectivedesignofvisuallyoptimizedvideocodecs.IEEEJournalonSelectedTopicsinSignalProcessing,12(2),179-193.4.Toderici,G.,Vincent,D.,Johnson,D.,&Farid,H.(2017).Fullresolutionimagecompressionwithrecurrentneuralnetworks.InProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition(pp.5435-5443).5.Wu,Y.,Wang,J.,Zhang,H.,Ma,S.,Wei,Z.,&Wu,F.(2018).Learningaconvolut