国外高校经典教材译丛：数字视频处理与分析 [Digital Video and Television] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[希] 尤纳斯·皮塔斯 著，张重生 等 译

图书标签:

• 数字视频处理
• 视频分析
• 图像处理
• 计算机视觉
• 国外教材
• 译丛
• 数字电视
• 媒体技术
• 通信工程
• 信号处理

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111559955

版次：1

商品编码：12157926

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 国外高校经典教材译丛

外文名称：Digital Video and Television

开本：16开

出版时间：2017-03-01

用纸：胶版纸

页数：281

字数：454000###

内容简介

　　《数字视频处理与分析》对数字电视和数字视频进行了整体介绍，主要讲解数字视频获取、处理、分析、制作、压缩技术，以及数字电视广播及流媒体和网络直播等相关的技术。此外，《数字视频处理与分析》还讲述了数字视频接口和用于存储/显示的外围设备，同时也介绍了数字影院和3D电视。
　　《数字视频处理与分析》内容通俗易懂，既可作为数字媒体、多媒体专业的本、专科教材，也可供缺少数学和技术背景的视频爱好者参考。

作者简介

　　Ioannis Pitas，希腊亚里士多德大学信息系教授、博士生导师，2007年入选IEEEFellow，2012年入选IEEEDistinguished Lecturer，2013年入选EURASIP Fellow。先后被加拿大不列颠哥伦比亚大学（UBC）、多伦多大学、瑞士苏黎世理工大学等十余所高校聘为兼职教授。研究领域为数字图像／视频处理、以人为中心的计算机视觉技术。发表论文700多篇、他引次数高达15700次。出版8部学术专著，参编39部学术著作。曾担任200多个国际会议的程序委员会委员，受邀出任IEEE Transactionson Image processing、IEEETransactionS on NeuralNetworks等多个知名学术期刊的主编／副主编职务。
　　
　　张重生，男，1982年9月生，博士、教授、河南大学大数据团队带头人。研究领域为大数据分析、深度学习、数据挖掘、数据库、实时数据分析。博士毕业于INRIA，France（法国国家信息与自动化研究所），获得优秀博士论文荣誉。2010年8月至2011年3月，在美国加州大学洛杉矶分校（UCLA）计算机系，师从Carlo Zaniolo教授进行流数据挖掘方面的研究。十多年来，一直从事数据库、数据挖掘、大数据分析相关的研究，发表SCI／EI论文20篇，含Information Sciences、Neurocomputing、IEEE ICDM、PAKDD、 SSDBM等著名国际期刊和会议论文。作为项目负责人主持4项科研项目，出版学术专著3部，作为发明人获得3项国家授权专利。

内页插图

目录

第1章 数字视频介绍
1．1 引言
1．2 模拟视频
1．2．1 模拟视频信号
1．2．2 模拟视频制式
1．3 数字视频
1．3．1 数字视频的优点
1．3．2 数字视频信号
1．3．3 数字视频制式

第2章 数字视频获取
2．1 引言
2．2 成像
2．3 数字摄像机
2．4 视频数字化
2．5 图像扭变

第3章 人类视觉感知
3．1 引言
3．2 人类视觉建模
3．3 色彩理论
3．4 立体视觉
3．5 人类视觉系统的空时敏感性
3．6 视频质量评估

第4章 视频处理
4．1 引言
4．2 信号、图像和视频的转换
4．2．1 一维信号转换
4．2．2 图像转换与频率成分
4．2．3 视频信号的空时频率
4．3 视频滤波和增强
4．4 视频格式转换
4．5 对比增强

第5章 视频分析
5．1 引言
5．2 运动估计
5．2．1 二维对应向量的估计
5．2．2 块匹配
5．3 运动信息的使用
5．4 以人为中心的视频分析
5．4．1 脸部和人体检测
5．4．2 人脸识别
5．4．3 脸部表情识别
5．4．4 人的活动识别
5．5 视频对象分割
5．6 目标追踪
5．7 目标检测与识别

第6章 视频制作
6．1 引言
6．2 前期准备
6．3 制作
6．3．1 摄像机安装
6．3．2 摄像机移动与镜头
6．3．3 拍摄类型
6．3．4 灯光
6．3．5 动作捕捉
6．3．6 动作和场景录制
6．4 后期制作
6．4．1 计算机生成图像
6．4．2 视觉效果
6．4．3 自然场景和合成场景的结合
6．4．4 数字处理、视频编辑和格式转换
6．4．5 3D电视制作和后期制作

第7章 视频压缩
第8章 数字电视广播
第9章 流媒体
第10章 数字视频接口标准
第11章 数字视频外围设备
第12章 数字电影
第13章 三维数字电视
第14章 视频存储与检索
参考文献

前言/序言

　　近些年.我们见证了大众传播媒介从模拟电视到数字电视的重大突破，其影响甚至可以与半个多世纪前黑白电视的产生相媲美，它更是一系列将对世界范围内的广播、电影和媒体产业产生巨大影响的研发和创新的开始。现在，流媒体和社交媒体已经变得非常普及，这是因为移动设备和数码摄像机能够很便捷地记录数据并通过网站进行传播：而社交媒体早已是数据发布及传播的重要途径。很多家庭都安装了家庭影院系统，在家中就能观看高清晰度、高音质的数字电视。通过卫星广播等手段，高清电视（HDTV）现在已经变得非常普及了。而3D电视是高清电视之后的下一代技术产品。
　　在过去几十年中，人们见证了技术革命对收集、存储、传播音视频信息的方式带来的显著变化。每天都有海量的音视频信息被存储和传播。现在欠缺的是对这种类型的媒体进行高效分析和检索的技术，以根据实际需要有效发现并且保留相关的信息。因而，不仅是领域专家，众多的普通用户也迫切需要了解数字视听技术的功用，以便更多的人驾驭及利用该技术。以该思路为方向，许多高校和艺术学院开设了面向本科生和研究生的、涵盖了从纯技术类到数字视频创作类的系列课程。本书对数字电视和数字视频进行了整体介绍，主要讲解了数字视频获取、视频压缩、视频分析、存储与检索的技术。
　　本书是作者10余年来为希腊亚里士多德大学信息系数字媒体方向的研究生开设的“数字电视”课程的教学成果结晶。作者过去30余年在智能数字媒体方面的研究经历也融入在本书中。

数字视频处理与分析：探索视听世界的奥秘 这是一本深入探讨数字视频技术核心原理与实践应用的著作。它并非简单罗列技术名词，而是致力于构建一个清晰、系统且富有洞察力的知识框架，带领读者全面理解数字视频从采集、编码、传输到显示、分析的完整生命周期。本书旨在满足不同层次读者的需求，无论是希望深入理解底层原理的工程师、研究人员，还是需要快速掌握视频技术应用的学生、开发者，都能从中获益。 第一部分：数字视频基础 本部分将为你奠定坚实的理论基础，让你透彻理解数字视频的本质。 图像与视频的数字化： 我们将从最基础的层面开始，讲解如何将连续的模拟信号转换为离散的数字信号。这包括对采样定理的深入剖析，理解为何我们需要以特定的频率对图像进行采样，以及采样率对视频质量的影响。我们还将讨论量化过程，即如何将连续的灰度级或色彩值映射到有限的数字级别，以及量化误差如何影响视觉感知。 像素、分辨率与帧率： 你将了解到构成数字图像的基本单元——像素，以及它们如何排列组合成具有不同大小和细节的图像。本书将详细解释分辨率的概念，包括全高清（1080p）、4K（2160p）乃至更高分辨率的含义，以及它们对观看体验和存储需求的影响。同时，我们将深入探讨帧率，即每秒显示的图像数量，理解不同帧率（如24fps、30fps、60fps）如何影响运动的流畅度，以及在电影、游戏和广播等不同场景下的应用。 色彩空间与模型： 色彩是视频的重要组成部分。本书将介绍不同的色彩空间，如RGB（红绿蓝）、YCbCr（亮度、蓝色差、红色差）、HSV（色相、饱和度、亮度）等，并解释它们各自的特点、应用场景以及相互之间的转换关系。理解这些色彩模型对于图像处理、颜色校正和视频编码至关重要。 数字视频信号的构成： 我们将详细解析数字视频信号的组成部分，包括亮度信号（Y）和色度信号（Cb、Cr）。理解亮度信息和色彩信息的独立性是理解色度欠采样等高效编码技术的基础。 第二部分：数字视频编码与压缩 高效的存储和传输是数字视频得以广泛应用的关键。本部分将深入剖析数字视频压缩的奥秘。 冗余的识别与消除： 视频数据中存在大量的冗余信息，包括空间冗余（同一帧图像中相邻像素的相似性）、时间冗余（连续帧图像之间的相似性）以及统计冗余（某些信息出现的概率远高于其他信息）。本书将详细阐述如何识别和消除这些冗余，从而大幅降低视频数据量。 无损与有损压缩： 我们将区分无损压缩和有损压缩的原理与适用范围。无损压缩能够完全恢复原始数据，适用于对数据精度要求极高的场景。而有损压缩则通过丢弃人眼不易察觉的信息来达到更高的压缩比，是视频压缩的主流技术。 经典的视频编码标准： 本书将重点介绍业界主流的视频编码标准，如H.264/AVC（Advanced Video Coding）和H.265/HEVC（High Efficiency Video Coding）。我们将逐一解析这些标准的编码流程，包括： 帧内预测（Intra-prediction）： 利用同一帧图像内的空间相关性进行预测，减少编码数据。 帧间预测（Inter-prediction）： 利用前后帧图像的时间相关性进行预测，这是视频压缩的核心技术。我们将详细介绍运动估计（Motion Estimation）和运动补偿（Motion Compensation）的原理，如何找到并编码帧间的运动信息。 变换编码（Transform Coding）： 将图像数据从空间域转换到频率域，便于去除高频分量。例如，离散余弦变换（DCT）是许多编码标准的核心。 量化（Quantization）： 这是有损压缩的关键步骤，通过降低系数的精度来减小数据量。 熵编码（Entropy Coding）： 将经过量化的系数进行高效编码，如霍夫曼编码（Huffman Coding）或算术编码（Arithmetic Coding）。 比特流的生成与解析： 理解编码器如何生成比特流，以及解码器如何解析比特流并恢复视频。我们将探讨比特流的结构、语法和语义。 第三部分：数字视频传输与流媒体 将压缩后的视频数据有效地传输到用户手中是数字视频应用的另一大挑战。 传输介质与协议： 我们将探讨视频数据可以通过哪些介质进行传输，如互联网、卫星、同轴电缆等，以及在不同网络环境下常用的传输协议，如TCP/IP、UDP、RTP/RTCP等。 流媒体技术： 流媒体技术允许用户在下载完整文件之前就开始观看视频。本书将详细介绍流媒体的关键技术，包括： 客户端-服务器模型： 服务器端存储视频内容，客户端请求并实时接收播放。 缓冲（Buffering）： 客户端预先下载一部分数据以应对网络波动，确保播放流畅。 实时传输协议（RTP）与实时传输控制协议（RTCP）： 用于在IP网络上实时传输音频和视频数据，并提供服务质量（QoS）的控制。 媒体会话描述协议（SDP）： 用于描述流媒体会话的参数。 不同流媒体协议的比较： 如HTTP Live Streaming (HLS)、Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH)等，以及它们在适应不同网络条件下的优势。 内容分发网络（CDN）： CDN如何通过在全球各地部署服务器节点，将视频内容缓存到离用户更近的地方，从而降低延迟，提高播放速度和用户体验。 网络适应性流（Adaptive Bitrate Streaming, ABS）： 讲解如何根据用户的网络带宽和设备能力，动态调整视频的码率和分辨率，实现最佳的观看体验。 第四部分：数字视频分析与处理 数字视频不仅用于观看，更蕴含着丰富的信息，可以被深入分析和处理。 视频信号的后处理： 去噪（Denoising）： 如何去除视频中的噪声，提高图像质量。 去隔行（Deinterlacing）： 将隔行扫描的视频转换为逐行扫描，消除图像锯齿。 超分辨率（Super-resolution）： 利用算法从低分辨率视频中重建高分辨率图像。 颜色校正与增强： 调整视频的色彩平衡、对比度、亮度，使其更具视觉吸引力。 视频内容分析： 运动检测（Motion Detection）： 识别视频中物体或场景的运动。 目标跟踪（Object Tracking）： 持续跟踪视频中的特定目标。 场景分割（Scene Segmentation）： 将视频划分为不同的场景。 特征提取： 提取视频中的关键特征，如颜色、纹理、形状等，用于后续分析。 视频内容的理解与应用： 人脸识别与检测： 在视频中检测和识别人脸。 物体识别与分类： 识别视频中的各种物体。 行为分析： 分析视频中人物的行为模式，如跌倒检测、人群密度分析等。 视频摘要生成： 自动生成视频的关键片段摘要。 视频检索： 基于视频内容进行搜索和检索。 医学影像分析： 在医疗领域应用视频处理技术，如手术录像分析、病灶追踪等。 安防监控： 利用视频分析技术提升监控系统的智能化水平。 自动驾驶： 车辆传感器采集的视频数据分析，用于环境感知和决策。 第五部分：前沿技术与未来展望 本书还将放眼未来，探讨数字视频领域的最新发展趋势。 人工智能与深度学习在视频处理中的应用： 深度学习模型如何极大地提升了视频分析的精度和效率，例如基于卷积神经网络（CNN）的物体识别、基于循环神经网络（RNN）的视频理解等。 高动态范围（HDR）视频技术： HDR如何通过扩展亮度范围和色域，提供更真实、更生动的视觉体验。 虚拟现实（VR）与增强现实（AR）中的视频技术： VR/AR对视频数据的实时性、分辨率和沉浸感提出了更高要求，相关视频技术的进步如何支撑这些应用。 8K及更高分辨率视频的发展： 随着显示技术的进步，更高分辨率视频的编码、传输和处理将成为新的挑战与机遇。 区块链与视频版权保护： 如何利用区块链技术来增强视频内容的版权管理和溯源。 本书不仅提供了丰富的理论知识，更注重结合实际应用，通过案例分析和代码示例（在后续章节或配套资源中），帮助读者将所学知识转化为实际技能。无论你是希望深入理解数字视频技术的学生，还是正在开发相关产品或服务的工程师，亦或是对视听世界充满好奇的研究者，本书都将是你不可或缺的宝贵资源。它将为你开启一扇通往数字视听世界的大门，让你领略这项技术在现代社会中的巨大潜力和无限可能。

评分☆☆☆☆☆

这套“国外高校经典教材译丛”的装帧一直是我特别欣赏的，纸张的质感、印刷的清晰度，都透着一股子扎实的学术气息。我最开始是被这个系列里几本介绍算法的书吸引，它们在理论推导的严谨性和讲解的清晰度上都做得相当不错，让我能够相对顺畅地理解那些复杂的数学模型。而且，译丛的选书眼光也很独到，很多引进的都是国外顶尖高校的课程教材，这对于我们这些想要拓宽视野、学习前沿知识的读者来说，无疑是一笔宝贵的财富。拿到一本厚厚的、内容详实的译著，总有一种沉甸甸的满足感，仿佛捧着一本凝聚了无数心血的知识宝库。我尤其喜欢其中一些章节后面附带的习题，它们往往能够很好地巩固课堂上讲授的知识点，并且能够引发更深入的思考，有时候光是研究一道题，就能让我对某个概念理解得更加透彻。虽然我还没来得及深入研究这本《数字视频处理与分析》，但仅凭这个系列一贯的高水准，我就已经对它充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对技术细节有着强烈好奇心的人，尤其喜欢那种能够深入剖析事物运行原理的书籍。在我的认知里，一本好的技术书籍，不应该仅仅罗列概念和公式，更应该能够引导读者理解这些概念背后的逻辑，以及它们是如何相互关联、共同作用的。我记得我之前读过一本关于计算机图形学的书，其中对于三维建模和渲染的讲解就非常到位，作者一步步地解析了从几何变换到光照模型，再到纹理映射的整个过程，让我感觉仿佛亲手构建了一个虚拟世界。我希望这本《数字视频处理与分析》也能给我带来类似的体验，能够让我不仅知道“是什么”，更能理解“为什么”以及“怎么做”。我尤其对那些能够解释如何将复杂信号转化为可理解信息，以及如何从海量视频数据中提取有价值信息的技术原理很感兴趣，期待这本书能在这方面给予我启迪。

评分☆☆☆☆☆

随着人工智能技术的飞速发展，图像和视频的分析应用越来越广泛，从自动驾驶中的目标识别，到安防监控中的行为分析，再到医疗影像中的病灶检测，可以说，视频分析已经渗透到了我们生活的方方面面。我一直对这些前沿技术应用背后的原理感到好奇，尤其是如何让计算机“看懂”并理解视频内容。我经常会思考，那些看似神奇的AI应用，究竟是依赖什么样的数学模型和算法来实现的？而这本《数字视频处理与分析》的书名，恰好触及了我最感兴趣的领域。我希望能在这本书中找到关于视频信号的数字化表示、特征提取、以及各种分析算法的深入讲解。例如，书中是否会涉及时空信息如何被有效建模，以及如何利用机器学习的方法来完成视频内容的识别和理解？我期待这本书能够为我打开一扇通往更深层次理解的大门。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前对视频处理这个领域并不是特别了解，只是偶尔会接触到一些相关的技术名词，比如编码、解码、压缩之类的。但最近因为工作上的一些需要，开始接触到一些图像和视频相关的项目，这才意识到这个领域有多么庞大和复杂。我一直在寻找一本能够系统性地介绍这个领域基础知识的书籍，希望能够有一个相对全面的了解，不至于在这片技术海洋中迷失方向。市面上有很多相关的书籍，但要么过于偏向理论，晦涩难懂，要么就过于浅显，无法满足深入学习的需求。后来我偶然看到这本《数字视频处理与分析》的介绍，虽然具体内容我还没来得及细看，但“数字视频处理与分析”这个标题本身就非常有吸引力，它承诺了对数字视频从处理到分析的完整覆盖，这正是我所需要的。而且，这本书是国外高校的经典教材，这意味着它经过了时间和学术界的检验，内容必然是经过精心组织和优化的，值得信赖。

评分☆☆☆☆☆

我对任何能够帮助我提升实操能力和项目开发效率的书籍都情有独钟。虽然理论知识至关重要，但如果不能转化为实际应用，那么这些知识的价值就会大打折扣。在我看来，一本优秀的教材，不仅要讲解清楚理论，更应该提供实际的案例、代码示例，甚至是一些实现上的技巧和注意事项。我之前在学习嵌入式开发的时候，就有一本非常棒的参考书，它不仅讲解了ARM处理器的架构和指令集，还提供了大量的C语言代码片段，并且详细解释了如何在实际项目中应用这些知识。我希望这本《数字视频处理与分析》也能在理论讲解之余，提供一些实用的指导，比如在视频编码、解码、特效制作，或者视频内容检索等方面的实现思路和最佳实践。如果能有一些相关的算法实现参考，那就更完美了。