导读:本文包含了全向视频论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:全向视频编码,球形加权结构相似度,率失真优化,量化参数自适应选择
全向视频论文文献综述
周瑜锋,郁梅,杜宝祯,宋洋,蒋刚毅[1]（2019）在《基于球形加权结构相似度的全向视频编码率失真优化方法》一文中研究指出针对传统视频编码中编码率失真模型的不足,考虑等矩形全向视频的特征,提出一种基于球形加权结构相似度(WS-SSIM)的全向视频编码率失真优化方法。通过考虑投影平面内部结构相似度的失真情况,以及球面失真与投影平面失真的关系,提出"球形加权结构相似度"来描述平面全向图像局部块相对于观看球面的失真程度,将其应用于全向视频编码的率失真优化过程并自适应选择量化参数,以提高基于视觉的编码效率。实验结果表明,与HEVC视频编码标准的HM16.9测试平台的方法相比,所提出方法在相同视觉质量下可平均节省24.48%的码率,说明该方法对于提高全向视频编码率失真性能具有显着的效果。(本文来源于《电信科学》期刊2019年02期）
林高鹏[2]（2009）在《全向视频运动目标检测与跟踪》一文中研究指出全向视频是虚拟现实和计算机视觉中一种重要的场景表示方法,它指的是在垂直方向180°和水平方向360°的图像视图。与传统视频相比,全向视频的优点在于其360°的宽广视野感知范围,全向摄像机的运动估计比传统摄像机更加稳定,因为传统摄像机视野小,运动估计对摄像机的方向很敏感,而且其水平方向上平移产生的运动与绕垂直轴旋转产生的运动十分相似,难以区分,而全景摄像机特有的360°视野能避免这些问题。正是由于具有这些优势,基于全向视频的目标检测与跟踪已经在一些领域开始得到越来越多的研究,例如视频监控、机器人导航和智能驾驶等领域。本文在分析全向图像特点的基础上,针对经典目标检测与跟踪算法运用于全向视频的不足,分别对目标检测算法和目标跟踪算法加以改进,论文的研究成果主要包括以下几个方面:(1)在分析马尔可夫随机场图像运动检测原理的基础上,根据全向图像的分辨率和邻域特点,提出一种新的折反射全向图像邻域定义方法。(2)在分析卡尔曼滤波器图像运动目标跟踪原理的基础上,针对目标沿直线运动时在折反射全向图像上的成像轨迹是二次曲线的问题,修改卡尔曼滤波器,提高折反射全向视频卡尔曼滤波目标跟踪时的状态预测精度。结合以上方法,通过多个实验视频来验证算法的鲁棒性和准确性,其实验结果令人满意。(本文来源于《国防科学技术大学》期刊2009-11-01）
全向视频论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
全向视频是虚拟现实和计算机视觉中一种重要的场景表示方法,它指的是在垂直方向180°和水平方向360°的图像视图。与传统视频相比,全向视频的优点在于其360°的宽广视野感知范围,全向摄像机的运动估计比传统摄像机更加稳定,因为传统摄像机视野小,运动估计对摄像机的方向很敏感,而且其水平方向上平移产生的运动与绕垂直轴旋转产生的运动十分相似,难以区分,而全景摄像机特有的360°视野能避免这些问题。正是由于具有这些优势,基于全向视频的目标检测与跟踪已经在一些领域开始得到越来越多的研究,例如视频监控、机器人导航和智能驾驶等领域。本文在分析全向图像特点的基础上,针对经典目标检测与跟踪算法运用于全向视频的不足,分别对目标检测算法和目标跟踪算法加以改进,论文的研究成果主要包括以下几个方面:(1)在分析马尔可夫随机场图像运动检测原理的基础上,根据全向图像的分辨率和邻域特点,提出一种新的折反射全向图像邻域定义方法。(2)在分析卡尔曼滤波器图像运动目标跟踪原理的基础上,针对目标沿直线运动时在折反射全向图像上的成像轨迹是二次曲线的问题,修改卡尔曼滤波器,提高折反射全向视频卡尔曼滤波目标跟踪时的状态预测精度。结合以上方法,通过多个实验视频来验证算法的鲁棒性和准确性,其实验结果令人满意。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
全向视频论文参考文献
[1].周瑜锋,郁梅,杜宝祯,宋洋,蒋刚毅.基于球形加权结构相似度的全向视频编码率失真优化方法[J].电信科学.2019
[2].林高鹏.全向视频运动目标检测与跟踪[D].国防科学技术大学.2009