导读:本文包含了面向对象的编码论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:面向对象,对象,算法,视频,物资,网格,技术。
面向对象的编码论文文献综述
宋庆昌,赵庆波,王丽华[1]（2019）在《基于Solr与面向对象的全物资编码的研究应用》一文中研究指出本文是集团企业通过在阿里EDAS框架下构建云采购平台的建设实践,围绕"全物资编码"的课题,论述了通过把"面向对象"的思想引入到全物资编码中,利用Solr搜索引擎技术,解决海量全物资编码的难描述、难维护和单数据库海量全物资编码检索效率瓶颈等问题,提出了海量全物资编码的整体解决方案并进行实现。(本文来源于《现代信息科技》期刊2019年06期）
徐洋[2]（2016）在《面向立体对象的DT网格编码》一文中研究指出现如今,人们已经不满足于枯燥单调的普通视频所带来的信息,视频图像的叁维化、立体化将是多媒体技术最为主要的发展方向。立体视频图像技术正以不可思议的速度向前发展,相信在不久的将来,人类将全面进入数字叁维立体世界。然而立体视频技术在飞速发展时也遇到了诸多难题,其中最为主要的就是立体视频图像的压缩编码。由于立体视频要显示叁维信息,其数据量也是普通视频的多倍,在对其进行处理与传输时,将对计算机性能和网络带宽提出更高的要求。对立体视频进行高效的压缩编码将是立体视频能够实用化、大众化的关键所在。本文将对双目立体视频中最基本的组成单元——双目立体图像采用一种有效的压缩方案,实验证明,本文所提出的面向立体对象的DT网格编码方案具有较好的性能,能够在高压缩比的需求下得到恢复质量较高的立体图像。本文首先简述了立体图像及其编码原理,并在这一基础上提出面向立体对象的DT网格编码方案。这一方案包括以下两个方面的主要内容:(1)首先是对双目立体图像进行对象提取,即将立体图像中的前景对象或人们感兴趣的物体从图像中提取出来,与背景相分离。本文使用了一种基于视差图的立体图像对象提取的方案,由于不同对象的视差信息不同,通过使用阈值来提取出属于所需对象的像素点,并通过消除噪声、形态学处理、二次匹配、边缘修正等手段使提取出的对象效果更好。然后利用所提取的对象的模板,提出一种简单的遮挡区域提取方法,即首先通过对立体图像对象模板进行逻辑运算,缩小寻找遮挡区域的范围,再在该范围内通过立体匹配找出遮挡域。(2)在提取出立体图像的前景对象之后,使用基于DT网格的编码方法对立体图像进行编码。在提取特征点时,本文将前景对象与背景区别开来,对左图像的前景对象使用对边缘取点及使用灰度分布均匀化准则(MV准则)插入节点的方法,所提取的特征点更多,其DT网格结构与对象的形态结构更吻合;而对于关注度较低的背景,使用Harris角点检测法直接把特征点提取出来。将提取的全部特征点结合形成左图像的DT网格结构,并通过立体匹配和仿射变换使左图像逼近右图像,从而达到消除图像对间冗余的目的。实验证明使用该方法得到的解码图像相较于JPEG编码方案图像更清晰,块效应减少;相较于只是用初始节点作为特征点的方法与对整幅图像使用灰度分布均匀化准则生成特征点的方法相比较,本文方案的压缩效率更高,图像恢复质量更好。本文方法对于具有复杂背景及前景视差较大的图像效果尤为明显。(本文来源于《吉林大学》期刊2016-06-01）
裴焱栋,顾克江[3]（2015）在《面向对象编码技术下的大个体问题的遗传算法》一文中研究指出针对遗传算法引入面向对象编码技术并对其进行一定的修改.实际问题中常见大个体、超长个体,传统遗传算法表现不足.提出相应的解决方法,引入较大的概率让所有属性均有几率发生改变.给出具体概率的值.随后采用测试函数,对本文提出的方法进行了测试,证明该方法有效.(本文来源于《南京师大学报(自然科学版)》期刊2015年01期）
裴焱栋,陈汶滨[4]（2013）在《基于面向对象编码技术的遗传算法》一文中研究指出1引言遗传算法起源于上世纪60年代,经过半个世纪的发展,无论是理论上,还是实际应用上都有了长足的进步。遗传算法通俗易懂、解决复杂优化问题有很好的效果,适用范围广,大多数时候都能获得满意的解。就像猴子爬山一样,给与其合适的淘汰机制,合适的奖励机制,给其足够的空间,它自己就能向着最终目标靠近它不需要对解空间做太多限制,采用多点同时进行,并行趋近的策略,也不需要确定的规则,只需要按照设计好的思路向下自行演化,就能趋近最优解。面向对象,与其说是一种方法,不如说是一种世界观。它将整个世界看成由无数相互独立又相互关联的小个体组成的,而这些小个体(本文来源于《信息与电脑(理论版)》期刊2013年03期）
雷惊昊[5]（2012）在《基于CNN的面向对象的视频编码技术研究与分析》一文中研究指出视频信息在多媒体信息当中占有非常重要的地位，然而由于视频数据冗余度高，在保证令人满意的视频质量的前提下提高压缩率成为决定多媒体服务质量的关键。面向对象的方法对于视频编码来说是一种强大和先进的方法。该方法的优点是可以大大降低视频的传输率。由于面向对象的视频编码方法需要大量的图像分析，如何解决因处理大量数据运算造成的实时性问题就显得尤为重要。细胞神经网络具有并行高速的特点的同时因其局部耦合的特性而特别适合于图像处理。因此，基于细胞神经网络的面向对象的视频编码技术的研究与分析，具有重要的学术价值和应用价值。本文介绍了细胞神经网络的基础概念和发展状况，讨论了细胞神经网络的动态范围及其稳定性，详细分析了面向对象的视频编码与细胞神经网络算法相结合的视频编码架构，提出了一种新的基于细胞神经网络算法的面向对象的视频对象分割算法。全文的主要工作如下：①介绍了细胞神经网络的基础概念、发展状况和硬件实现。分析了细胞神经网络的动态范围及其稳定性。为后续章节的研究工作奠定坚实的理论基础。②对基于细胞神经网络的面向对象的视频编码技术进行了介绍，详细分析了面向对象的视频编码与细胞神经网络算法相结合的视频编码体系结构，模拟实验表明该方法在保证实时性的同时可以降低视频的传输率。③提出了一种新的基于细胞神经网络算法的面向对象的视频对象分割算法。利用一种基于细胞神经网络局部自适应的机制来完成图像分割和边缘检测的方法，对视频中的运动矢量场进行处理，以完成对视频对象的分割。④最后对所提出的视频对象分割算法进行仿真实验和性能分析，结果表明通过将细胞神经网络算法与面向对象方法相结合，可以获得较为准确的分割效果和较高的运算效率。(本文来源于《重庆大学》期刊2012-04-01）
史丽洁[6]（2011）在《面向视频对象的网格编码》一文中研究指出随着信息社会的发展,人们对多媒体通信的要求越来越高。而由于多媒体通信的信息量非常巨大,实现多媒体通信的费用也是非常庞大的。视频信息是多媒体通信中最丰富且数据量庞大的通信信息,人们对直观的视频信息的要求也日益增加。因此,必须增大视频信息数据压缩比,提高通信信道的带宽,才能用较低的通信费用实现多媒体通信。这样便引入了视频图像压缩编码技术,对视频数据先压缩再存储和传输,对视频图像的压缩编码成为了视频信息处理的一个重要任务。网格编码在无线通信中得到良好的应用,这种信道编码与调制技术相结合,可以得到良好的编码增益。网格编码也成功运用于视频编码的应用中,DT网格编码就是利用了Delaunay叁角形网格的优良几何特性,把视频图像自适应的划分成DT网格,目前已经被MPEG-4标准采用,并在视频编码方面得到良好的研究,正在逐渐改进发展并实施应用,欲得到更好的效果。要实现对视频信息的压缩编码,运动估计是一个不可忽略的过程。视频序列中各相邻图像帧之间具有很强的时间相关性,运动估计技术可以去除这种视频信息中的时间冗余。其准确性越好,解码的视频图像效果越好,最后生成的压缩码流的比特位数就越少,就可以使视频图像数据量的压缩比大大提升。正因为运动估计的重要性,运动估计算法以及其改进算法也是层出不穷,皆为得到更加良好的压缩比和可观的效率。本文改变了原有的运动估计的块匹配方法,欲改进块匹配引起的方块效应及其庞大的运算量。本文先采用DT网格技术描绘视频图像帧,并对传统的MV准则进行了改进,既保持了其适用于仿射变换预测的优点,又避免了其容易产生过分割的缺点,将视频图像自适应划分,根据图像内容的变化而使网格发生自适应改变。即图像信息丰富的地方划分的网格多且小,图像信息平缓的地方划分的网格少且大。之后针对DT网格的节点进行运动估计,运动估计过程中采用放射变换技术。本文新提出一种对仿射变换技术的改进方法,与以往基于网格应用仿射变换的运动估计算法不同,不仅仅可以有效地模拟如照相机旋转运动,缩放,对象剪切等复杂的运动,而且主要针对当多个物体相互经过,以及同一对象物体中,存在一部分运动量比较大,而另一部分运动量比较小的情况时,能够区分运动物体与静止背景以及不同运动量的部分,并减少噪音和光照改变造成的不良影响,得到效果良好的重建帧。可以提高运动估计的准确率,相对于块匹配算法造成的方块效应和DTM运动复杂的算法都有良好的改进。(本文来源于《吉林大学》期刊2011-05-01）
杨宇博,程承旗,宋树华[7]（2010）在《面向地理对象多尺度表达的剖分编码方法研究》一文中研究指出现有模型对影像数据中的地理对象进行多尺度表达很困难,鉴于全球剖分模型在对地理对象表达时所具备的全球唯一性、层次性、多尺度性、编码具有地学含义等特点,提出了面向地理对象多尺度表达的剖分编码方法,目的是对地理对象赋予统一的剖分编码,使编码具有地学含义和多尺度特性。实验证明,面向地理对象多尺度表达的剖分编码方法可以满足地理对象多尺度剖分化表达的需要,为新一代GIS解决地理信息"尺度鸿沟"问题,向用户提供"连续"、"自适应"的表达尺度奠定了基础。(本文来源于《地理与地理信息科学》期刊2010年05期）
王世刚,王学军,陈贺新[8]（2008）在《MPEG-4框架的面向立体视频对象压缩编码的研究》一文中研究指出本文提出了基于视差和帧差运动检测的立体视频对象分割算法,该算法结合了视差图分割和多次帧差运动分割的优点,首先对视差图进行分割得到处于不同视差层的目标初级分割模板。然后在模板区域内进行多次帧差运动检测,并且利用边缘检测修正对象边缘,最终得到精确运动目标。在立体视频对象分割的基础上,在 MPEG-4的模型上实现了基于对象的立体视频编码。即左通道对象采用普通的 MPEG-4编码,右通道对象进行两种方式的预测:一种是基于右通道先前帧图像的 MCP 方式,另一种是基于左通道图像对应帧的 DCP 方式,然后从中选择预测误差较小的一种。通过仿真结果表明该方法计算复杂度较低,兼容国际标准, 易于实现。(本文来源于《第十二届中国体视学与图像分析学术会议论文集》期刊2008-09-01）
陈章良,王新昊,姜慧[9]（2007）在《基于面向对象的物资编码体系研究与设计》一文中研究指出1 引言在各行各业中,尤其是物资公司、生产企业,其业务都会涉及对各类物资的计划上报、采购招标、物流配送等管理,而在此过程中,各类信息的有效结合都离不开物资编码体系,如：供应链管理、财务管理、工程项目管理、生产管理等系统。因此,在物资管理中物资编码的地位尤其重要。如果编码体系不完善, 势必造成企业面临以下问题： (1)无法有效地降低采购成本：采购整合和集中采购的前提是各业务单位对物资的描述协调一致,如果物资编码不统一,为整合采购和集中采购带来了困难；(本文来源于《节能环保 和谐发展——2007中国科协年会论文集（一）》期刊2007-09-01）
张晓波[10]（2007）在《面向基于对象编码的视频分割研究》一文中研究指出新一代的多媒体数据压缩国际标准MPEG-4采用基于对象的编码方式,不仅能够得到高压缩比,而且能够实现基于对象的交互功能。视频序列的基于对象的表征,将原始视频转化为更抽象更紧凑的形式,使得更高层的视频分析与理解成为可能,是从视频处理到视频分析的关键。视频对象分割是基于对象编码和表征的前提,具有重要的理论意义和应用价值。本文在对国内外视频分割领域深入分析的基础上,从时空信息相结合的视频分割方案和基于对象跟踪的视频分割方案两方面展开了深入研究,提出了四种视频分割算法,在此基础上实现了一套完整的基于对象的视频压缩系统,取得了高压缩比。具体工作如下:提出一种基于高阶矩检测和最大树滤波的时空分割算法,首先使用高阶矩变化检测的方法进行图像中运动对象的定位,接着使用对称差分法消除覆盖/显露的背景,然后最大树滤波方法对图像简化,之后使用分水岭算法空间分割,最后时域分割向空域分割投影,根据一定准则融合时空分割结果。提出一种将形态学分水岭算法应用于动态图像的分割处理,精确提取视频对象的封闭轮廓的方法。使用运动边缘匹配法得到对象的粗轮廓,用它构造前景/背景标识,重构分水岭分割的梯度,使用彩色多尺度梯度修正的分水岭变换,得到封闭的视频对象轮廓,能够检测新出现的运动对象和现有对象的消失。提出一种自适应分级的支持向量机分类方法解决对象分割跟踪问题,克服了传统的基于运动分割算法的固有缺陷。描述像素属性的特征向量由局部特征和邻域特征共同组成。使用自适应分级的支持向量机二叉树分类器决策前景和背景。提出一种基于块仿射优势分类和HD跟踪的视频分割方法,分为运动对象检测、Hausdorff距离对象跟踪、模型更新、分水岭视频对象提取四个阶段。首先结合基于块的仿射运动方法和优势运动分类方法两者的优点,能够提取初始的运动对象,将视频对象运动分为慢变和快变两部分,分别进行跟踪,使用帧差图像的运动边缘图检测的方法来捕获最新运动的部分,使用具有容错能力的局部Hausdorff距离跟踪对象的位移和轮廓变化。最后,研究了基于对象的视频编码结构,实现了基于对象的编码系统,利用提取的视频对象进行基于对象的编码实验,实验结果不仅取得了高压缩比(358倍左右)和可接受的解码图像质量,更为重要的是实现了视频内容的基于对象的存取。(本文来源于《天津大学》期刊2007-05-01）
面向对象的编码论文开题报告
（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：
现如今,人们已经不满足于枯燥单调的普通视频所带来的信息,视频图像的叁维化、立体化将是多媒体技术最为主要的发展方向。立体视频图像技术正以不可思议的速度向前发展,相信在不久的将来,人类将全面进入数字叁维立体世界。然而立体视频技术在飞速发展时也遇到了诸多难题,其中最为主要的就是立体视频图像的压缩编码。由于立体视频要显示叁维信息,其数据量也是普通视频的多倍,在对其进行处理与传输时,将对计算机性能和网络带宽提出更高的要求。对立体视频进行高效的压缩编码将是立体视频能够实用化、大众化的关键所在。本文将对双目立体视频中最基本的组成单元——双目立体图像采用一种有效的压缩方案,实验证明,本文所提出的面向立体对象的DT网格编码方案具有较好的性能,能够在高压缩比的需求下得到恢复质量较高的立体图像。本文首先简述了立体图像及其编码原理,并在这一基础上提出面向立体对象的DT网格编码方案。这一方案包括以下两个方面的主要内容:(1)首先是对双目立体图像进行对象提取,即将立体图像中的前景对象或人们感兴趣的物体从图像中提取出来,与背景相分离。本文使用了一种基于视差图的立体图像对象提取的方案,由于不同对象的视差信息不同,通过使用阈值来提取出属于所需对象的像素点,并通过消除噪声、形态学处理、二次匹配、边缘修正等手段使提取出的对象效果更好。然后利用所提取的对象的模板,提出一种简单的遮挡区域提取方法,即首先通过对立体图像对象模板进行逻辑运算,缩小寻找遮挡区域的范围,再在该范围内通过立体匹配找出遮挡域。(2)在提取出立体图像的前景对象之后,使用基于DT网格的编码方法对立体图像进行编码。在提取特征点时,本文将前景对象与背景区别开来,对左图像的前景对象使用对边缘取点及使用灰度分布均匀化准则(MV准则)插入节点的方法,所提取的特征点更多,其DT网格结构与对象的形态结构更吻合;而对于关注度较低的背景,使用Harris角点检测法直接把特征点提取出来。将提取的全部特征点结合形成左图像的DT网格结构,并通过立体匹配和仿射变换使左图像逼近右图像,从而达到消除图像对间冗余的目的。实验证明使用该方法得到的解码图像相较于JPEG编码方案图像更清晰,块效应减少;相较于只是用初始节点作为特征点的方法与对整幅图像使用灰度分布均匀化准则生成特征点的方法相比较,本文方案的压缩效率更高,图像恢复质量更好。本文方法对于具有复杂背景及前景视差较大的图像效果尤为明显。
（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。
面向对象的编码论文参考文献
[1].宋庆昌,赵庆波,王丽华.基于Solr与面向对象的全物资编码的研究应用[J].现代信息科技.2019
[2].徐洋.面向立体对象的DT网格编码[D].吉林大学.2016
[3].裴焱栋,顾克江.面向对象编码技术下的大个体问题的遗传算法[J].南京师大学报(自然科学版).2015
[4].裴焱栋,陈汶滨.基于面向对象编码技术的遗传算法[J].信息与电脑(理论版).2013
[5].雷惊昊.基于CNN的面向对象的视频编码技术研究与分析[D].重庆大学.2012
[6].史丽洁.面向视频对象的网格编码[D].吉林大学.2011
[7].杨宇博,程承旗,宋树华.面向地理对象多尺度表达的剖分编码方法研究[J].地理与地理信息科学.2010
[8].王世刚,王学军,陈贺新.MPEG-4框架的面向立体视频对象压缩编码的研究[C].第十二届中国体视学与图像分析学术会议论文集.2008
[9].陈章良,王新昊,姜慧.基于面向对象的物资编码体系研究与设计[C].节能环保和谐发展——2007中国科协年会论文集（一）.2007
[10].张晓波.面向基于对象编码的视频分割研究[D].天津大学.2007
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