1. 本选题研究的目的及意义
随着多媒体技术的快速发展和普及，人们对更高清晰度、更流畅的视频体验需求日益增长。
然而，视频数据量巨大，对存储、传输和处理都带来了巨大挑战。
视频编码技术作为解决这一问题的关键技术之一，其目标是在保证视频质量的前提下尽可能地压缩数据量，从而节省存储空间和带宽资源。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，运动估计和预测编码一直是视频编码领域的热点研究方向，国内外学者在该领域取得了丰硕的研究成果。
1. 国内研究现状
国内学者在运动矢量估计和预测编码方面进行了深入研究，并在一些关键技术上取得了突破。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
1.研究数字图像和视频编码的基础理论，包括图像表示、颜色空间、视频压缩标准等，为后续研究奠定基础。
2.分析传统运动估计算法的原理和优缺点，包括块匹配法、金字塔搜索法等，为算法改进提供参考。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和结果分析相结合的研究方法，逐步深入地开展研究工作。
1.首先，进行文献调研，全面了解数字图像运动矢量估计和预测编码领域的国内外研究现状、最新进展和发展趋势，为本研究奠定理论基础。
2.其次，深入研究传统运动矢量估计算法，分析其原理、优缺点和适用场景，在此基础上，探索基于深度学习的运动矢量估计算法，设计高效、鲁棒的网络模型，并通过实验验证其性能。
5. 研究的创新点
1.提出一种高效、鲁棒的基于深度学习的数字图像运动矢量估计算法，能够更准确地估计复杂场景下的运动信息，提高视频编码效率。
2.设计一种新的运动矢量预测编码方法，利用运动矢量的时空相关性，降低运动矢量的编码比特数，进一步提高编码效率。
3.将所提出的算法和技术应用于实际的视频编码系统中，验证其有效性和实用性，为新一代视频编码标准的制定和应用提供技术支持。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 王强, 胡永利, 韦灼彬. 基于深度学习的视频插帧算法综述[J]. 计算机研究与发展, 2022, 59(7): 1423-1444.
2. 陈杰, 刘越, 程玉虎. 基于改进运动估计的HEVC低复杂度帧间编码算法[J]. 计算机应用, 2022, 42(8): 2394-2401.
3. 张文杰, 李晓强, 张春雷. 基于运动矢量场统计特性的快速块匹配算法[J]. 电子与信息学报, 2022, 44(4): 1187-1194.
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