國外高校經典教材譯叢：數字視頻處理與分析 [Digital Video and Television] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[希] 尤納斯·皮塔斯 著，張重生 等 譯

圖書標籤:

• 數字視頻處理
• 視頻分析
• 圖像處理
• 計算機視覺
• 國外教材
• 譯叢
• 數字電視
• 媒體技術
• 通信工程
• 信號處理

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111559955

版次：1

商品編碼：12157926

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 國外高校經典教材譯叢

外文名稱：Digital Video and Television

開本：16開

齣版時間：2017-03-01

用紙：膠版紙

頁數：281

字數：454000###

內容簡介

　　《數字視頻處理與分析》對數字電視和數字視頻進行瞭整體介紹，主要講解數字視頻獲取、處理、分析、製作、壓縮技術，以及數字電視廣播及流媒體和網絡直播等相關的技術。此外，《數字視頻處理與分析》還講述瞭數字視頻接口和用於存儲/顯示的外圍設備，同時也介紹瞭數字影院和3D電視。
　　《數字視頻處理與分析》內容通俗易懂，既可作為數字媒體、多媒體專業的本、專科教材，也可供缺少數學和技術背景的視頻愛好者參考。

作者簡介

　　Ioannis Pitas，希臘亞裏士多德大學信息係教授、博士生導師，2007年入選IEEEFellow，2012年入選IEEEDistinguished Lecturer，2013年入選EURASIP Fellow。先後被加拿大不列顛哥倫比亞大學（UBC）、多倫多大學、瑞士蘇黎世理工大學等十餘所高校聘為兼職教授。研究領域為數字圖像／視頻處理、以人為中心的計算機視覺技術。發錶論文700多篇、他引次數高達15700次。齣版8部學術專著，參編39部學術著作。曾擔任200多個國際會議的程序委員會委員，受邀齣任IEEE Transactionson Image processing、IEEETransactionS on NeuralNetworks等多個知名學術期刊的主編／副主編職務。
　　
　　張重生，男，1982年9月生，博士、教授、河南大學大數據團隊帶頭人。研究領域為大數據分析、深度學習、數據挖掘、數據庫、實時數據分析。博士畢業於INRIA，France（法國國傢信息與自動化研究所），獲得優秀博士論文榮譽。2010年8月至2011年3月，在美國加州大學洛杉磯分校（UCLA）計算機係，師從Carlo Zaniolo教授進行流數據挖掘方麵的研究。十多年來，一直從事數據庫、數據挖掘、大數據分析相關的研究，發錶SCI／EI論文20篇，含Information Sciences、Neurocomputing、IEEE ICDM、PAKDD、 SSDBM等著名國際期刊和會議論文。作為項目負責人主持4項科研項目，齣版學術專著3部，作為發明人獲得3項國傢授權專利。

內頁插圖

目錄

第1章 數字視頻介紹
1．1 引言
1．2 模擬視頻
1．2．1 模擬視頻信號
1．2．2 模擬視頻製式
1．3 數字視頻
1．3．1 數字視頻的優點
1．3．2 數字視頻信號
1．3．3 數字視頻製式

第2章 數字視頻獲取
2．1 引言
2．2 成像
2．3 數字攝像機
2．4 視頻數字化
2．5 圖像扭變

第3章 人類視覺感知
3．1 引言
3．2 人類視覺建模
3．3 色彩理論
3．4 立體視覺
3．5 人類視覺係統的空時敏感性
3．6 視頻質量評估

第4章 視頻處理
4．1 引言
4．2 信號、圖像和視頻的轉換
4．2．1 一維信號轉換
4．2．2 圖像轉換與頻率成分
4．2．3 視頻信號的空時頻率
4．3 視頻濾波和增強
4．4 視頻格式轉換
4．5 對比增強

第5章 視頻分析
5．1 引言
5．2 運動估計
5．2．1 二維對應嚮量的估計
5．2．2 塊匹配
5．3 運動信息的使用
5．4 以人為中心的視頻分析
5．4．1 臉部和人體檢測
5．4．2 人臉識彆
5．4．3 臉部錶情識彆
5．4．4 人的活動識彆
5．5 視頻對象分割
5．6 目標追蹤
5．7 目標檢測與識彆

第6章 視頻製作
6．1 引言
6．2 前期準備
6．3 製作
6．3．1 攝像機安裝
6．3．2 攝像機移動與鏡頭
6．3．3 拍攝類型
6．3．4 燈光
6．3．5 動作捕捉
6．3．6 動作和場景錄製
6．4 後期製作
6．4．1 計算機生成圖像
6．4．2 視覺效果
6．4．3 自然場景和閤成場景的結閤
6．4．4 數字處理、視頻編輯和格式轉換
6．4．5 3D電視製作和後期製作

第7章 視頻壓縮
第8章 數字電視廣播
第9章 流媒體
第10章 數字視頻接口標準
第11章 數字視頻外圍設備
第12章 數字電影
第13章 三維數字電視
第14章 視頻存儲與檢索
參考文獻

前言/序言

　　近些年.我們見證瞭大眾傳播媒介從模擬電視到數字電視的重大突破，其影響甚至可以與半個多世紀前黑白電視的産生相媲美，它更是一係列將對世界範圍內的廣播、電影和媒體産業産生巨大影響的研發和創新的開始。現在，流媒體和社交媒體已經變得非常普及，這是因為移動設備和數碼攝像機能夠很便捷地記錄數據並通過網站進行傳播：而社交媒體早已是數據發布及傳播的重要途徑。很多傢庭都安裝瞭傢庭影院係統，在傢中就能觀看高清晰度、高音質的數字電視。通過衛星廣播等手段，高清電視（HDTV）現在已經變得非常普及瞭。而3D電視是高清電視之後的下一代技術産品。
　　在過去幾十年中，人們見證瞭技術革命對收集、存儲、傳播音視頻信息的方式帶來的顯著變化。每天都有海量的音視頻信息被存儲和傳播。現在欠缺的是對這種類型的媒體進行高效分析和檢索的技術，以根據實際需要有效發現並且保留相關的信息。因而，不僅是領域專傢，眾多的普通用戶也迫切需要瞭解數字視聽技術的功用，以便更多的人駕馭及利用該技術。以該思路為方嚮，許多高校和藝術學院開設瞭麵嚮本科生和研究生的、涵蓋瞭從純技術類到數字視頻創作類的係列課程。本書對數字電視和數字視頻進行瞭整體介紹，主要講解瞭數字視頻獲取、視頻壓縮、視頻分析、存儲與檢索的技術。
　　本書是作者10餘年來為希臘亞裏士多德大學信息係數字媒體方嚮的研究生開設的“數字電視”課程的教學成果結晶。作者過去30餘年在智能數字媒體方麵的研究經曆也融入在本書中。

數字視頻處理與分析：探索視聽世界的奧秘 這是一本深入探討數字視頻技術核心原理與實踐應用的著作。它並非簡單羅列技術名詞，而是緻力於構建一個清晰、係統且富有洞察力的知識框架，帶領讀者全麵理解數字視頻從采集、編碼、傳輸到顯示、分析的完整生命周期。本書旨在滿足不同層次讀者的需求，無論是希望深入理解底層原理的工程師、研究人員，還是需要快速掌握視頻技術應用的學生、開發者，都能從中獲益。 第一部分：數字視頻基礎 本部分將為你奠定堅實的理論基礎，讓你透徹理解數字視頻的本質。 圖像與視頻的數字化： 我們將從最基礎的層麵開始，講解如何將連續的模擬信號轉換為離散的數字信號。這包括對采樣定理的深入剖析，理解為何我們需要以特定的頻率對圖像進行采樣，以及采樣率對視頻質量的影響。我們還將討論量化過程，即如何將連續的灰度級或色彩值映射到有限的數字級彆，以及量化誤差如何影響視覺感知。 像素、分辨率與幀率： 你將瞭解到構成數字圖像的基本單元——像素，以及它們如何排列組閤成具有不同大小和細節的圖像。本書將詳細解釋分辨率的概念，包括全高清（1080p）、4K（2160p）乃至更高分辨率的含義，以及它們對觀看體驗和存儲需求的影響。同時，我們將深入探討幀率，即每秒顯示的圖像數量，理解不同幀率（如24fps、30fps、60fps）如何影響運動的流暢度，以及在電影、遊戲和廣播等不同場景下的應用。 色彩空間與模型： 色彩是視頻的重要組成部分。本書將介紹不同的色彩空間，如RGB（紅綠藍）、YCbCr（亮度、藍色差、紅色差）、HSV（色相、飽和度、亮度）等，並解釋它們各自的特點、應用場景以及相互之間的轉換關係。理解這些色彩模型對於圖像處理、顔色校正和視頻編碼至關重要。 數字視頻信號的構成： 我們將詳細解析數字視頻信號的組成部分，包括亮度信號（Y）和色度信號（Cb、Cr）。理解亮度信息和色彩信息的獨立性是理解色度欠采樣等高效編碼技術的基礎。 第二部分：數字視頻編碼與壓縮 高效的存儲和傳輸是數字視頻得以廣泛應用的關鍵。本部分將深入剖析數字視頻壓縮的奧秘。 冗餘的識彆與消除： 視頻數據中存在大量的冗餘信息，包括空間冗餘（同一幀圖像中相鄰像素的相似性）、時間冗餘（連續幀圖像之間的相似性）以及統計冗餘（某些信息齣現的概率遠高於其他信息）。本書將詳細闡述如何識彆和消除這些冗餘，從而大幅降低視頻數據量。 無損與有損壓縮： 我們將區分無損壓縮和有損壓縮的原理與適用範圍。無損壓縮能夠完全恢復原始數據，適用於對數據精度要求極高的場景。而有損壓縮則通過丟棄人眼不易察覺的信息來達到更高的壓縮比，是視頻壓縮的主流技術。 經典的視頻編碼標準： 本書將重點介紹業界主流的視頻編碼標準，如H.264/AVC（Advanced Video Coding）和H.265/HEVC（High Efficiency Video Coding）。我們將逐一解析這些標準的編碼流程，包括： 幀內預測（Intra-prediction）： 利用同一幀圖像內的空間相關性進行預測，減少編碼數據。 幀間預測（Inter-prediction）： 利用前後幀圖像的時間相關性進行預測，這是視頻壓縮的核心技術。我們將詳細介紹運動估計（Motion Estimation）和運動補償（Motion Compensation）的原理，如何找到並編碼幀間的運動信息。 變換編碼（Transform Coding）： 將圖像數據從空間域轉換到頻率域，便於去除高頻分量。例如，離散餘弦變換（DCT）是許多編碼標準的核心。 量化（Quantization）： 這是有損壓縮的關鍵步驟，通過降低係數的精度來減小數據量。 熵編碼（Entropy Coding）： 將經過量化的係數進行高效編碼，如霍夫曼編碼（Huffman Coding）或算術編碼（Arithmetic Coding）。 比特流的生成與解析： 理解編碼器如何生成比特流，以及解碼器如何解析比特流並恢復視頻。我們將探討比特流的結構、語法和語義。 第三部分：數字視頻傳輸與流媒體 將壓縮後的視頻數據有效地傳輸到用戶手中是數字視頻應用的另一大挑戰。 傳輸介質與協議： 我們將探討視頻數據可以通過哪些介質進行傳輸，如互聯網、衛星、同軸電纜等，以及在不同網絡環境下常用的傳輸協議，如TCP/IP、UDP、RTP/RTCP等。 流媒體技術： 流媒體技術允許用戶在下載完整文件之前就開始觀看視頻。本書將詳細介紹流媒體的關鍵技術，包括： 客戶端-服務器模型： 服務器端存儲視頻內容，客戶端請求並實時接收播放。 緩衝（Buffering）： 客戶端預先下載一部分數據以應對網絡波動，確保播放流暢。 實時傳輸協議（RTP）與實時傳輸控製協議（RTCP）： 用於在IP網絡上實時傳輸音頻和視頻數據，並提供服務質量（QoS）的控製。 媒體會話描述協議（SDP）： 用於描述流媒體會話的參數。 不同流媒體協議的比較： 如HTTP Live Streaming (HLS)、Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH)等，以及它們在適應不同網絡條件下的優勢。 內容分發網絡（CDN）： CDN如何通過在全球各地部署服務器節點，將視頻內容緩存到離用戶更近的地方，從而降低延遲，提高播放速度和用戶體驗。 網絡適應性流（Adaptive Bitrate Streaming, ABS）： 講解如何根據用戶的網絡帶寬和設備能力，動態調整視頻的碼率和分辨率，實現最佳的觀看體驗。 第四部分：數字視頻分析與處理 數字視頻不僅用於觀看，更蘊含著豐富的信息，可以被深入分析和處理。 視頻信號的後處理： 去噪（Denoising）： 如何去除視頻中的噪聲，提高圖像質量。 去隔行（Deinterlacing）： 將隔行掃描的視頻轉換為逐行掃描，消除圖像鋸齒。 超分辨率（Super-resolution）： 利用算法從低分辨率視頻中重建高分辨率圖像。 顔色校正與增強： 調整視頻的色彩平衡、對比度、亮度，使其更具視覺吸引力。 視頻內容分析： 運動檢測（Motion Detection）： 識彆視頻中物體或場景的運動。 目標跟蹤（Object Tracking）： 持續跟蹤視頻中的特定目標。 場景分割（Scene Segmentation）： 將視頻劃分為不同的場景。 特徵提取： 提取視頻中的關鍵特徵，如顔色、紋理、形狀等，用於後續分析。 視頻內容的理解與應用： 人臉識彆與檢測： 在視頻中檢測和識彆人臉。 物體識彆與分類： 識彆視頻中的各種物體。 行為分析： 分析視頻中人物的行為模式，如跌倒檢測、人群密度分析等。 視頻摘要生成： 自動生成視頻的關鍵片段摘要。 視頻檢索： 基於視頻內容進行搜索和檢索。 醫學影像分析： 在醫療領域應用視頻處理技術，如手術錄像分析、病竈追蹤等。 安防監控： 利用視頻分析技術提升監控係統的智能化水平。 自動駕駛： 車輛傳感器采集的視頻數據分析，用於環境感知和決策。 第五部分：前沿技術與未來展望 本書還將放眼未來，探討數字視頻領域的最新發展趨勢。 人工智能與深度學習在視頻處理中的應用： 深度學習模型如何極大地提升瞭視頻分析的精度和效率，例如基於捲積神經網絡（CNN）的物體識彆、基於循環神經網絡（RNN）的視頻理解等。 高動態範圍（HDR）視頻技術： HDR如何通過擴展亮度範圍和色域，提供更真實、更生動的視覺體驗。 虛擬現實（VR）與增強現實（AR）中的視頻技術： VR/AR對視頻數據的實時性、分辨率和沉浸感提齣瞭更高要求，相關視頻技術的進步如何支撐這些應用。 8K及更高分辨率視頻的發展： 隨著顯示技術的進步，更高分辨率視頻的編碼、傳輸和處理將成為新的挑戰與機遇。 區塊鏈與視頻版權保護： 如何利用區塊鏈技術來增強視頻內容的版權管理和溯源。 本書不僅提供瞭豐富的理論知識，更注重結閤實際應用，通過案例分析和代碼示例（在後續章節或配套資源中），幫助讀者將所學知識轉化為實際技能。無論你是希望深入理解數字視頻技術的學生，還是正在開發相關産品或服務的工程師，亦或是對視聽世界充滿好奇的研究者，本書都將是你不可或缺的寶貴資源。它將為你開啓一扇通往數字視聽世界的大門，讓你領略這項技術在現代社會中的巨大潛力和無限可能。

評分☆☆☆☆☆

這套“國外高校經典教材譯叢”的裝幀一直是我特彆欣賞的，紙張的質感、印刷的清晰度，都透著一股子紮實的學術氣息。我最開始是被這個係列裏幾本介紹算法的書吸引，它們在理論推導的嚴謹性和講解的清晰度上都做得相當不錯，讓我能夠相對順暢地理解那些復雜的數學模型。而且，譯叢的選書眼光也很獨到，很多引進的都是國外頂尖高校的課程教材，這對於我們這些想要拓寬視野、學習前沿知識的讀者來說，無疑是一筆寶貴的財富。拿到一本厚厚的、內容詳實的譯著，總有一種沉甸甸的滿足感，仿佛捧著一本凝聚瞭無數心血的知識寶庫。我尤其喜歡其中一些章節後麵附帶的習題，它們往往能夠很好地鞏固課堂上講授的知識點，並且能夠引發更深入的思考，有時候光是研究一道題，就能讓我對某個概念理解得更加透徹。雖然我還沒來得及深入研究這本《數字視頻處理與分析》，但僅憑這個係列一貫的高水準，我就已經對它充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我之前對視頻處理這個領域並不是特彆瞭解，隻是偶爾會接觸到一些相關的技術名詞，比如編碼、解碼、壓縮之類的。但最近因為工作上的一些需要，開始接觸到一些圖像和視頻相關的項目，這纔意識到這個領域有多麼龐大和復雜。我一直在尋找一本能夠係統性地介紹這個領域基礎知識的書籍，希望能夠有一個相對全麵的瞭解，不至於在這片技術海洋中迷失方嚮。市麵上有很多相關的書籍，但要麼過於偏嚮理論，晦澀難懂，要麼就過於淺顯，無法滿足深入學習的需求。後來我偶然看到這本《數字視頻處理與分析》的介紹，雖然具體內容我還沒來得及細看，但“數字視頻處理與分析”這個標題本身就非常有吸引力，它承諾瞭對數字視頻從處理到分析的完整覆蓋，這正是我所需要的。而且，這本書是國外高校的經典教材，這意味著它經過瞭時間和學術界的檢驗，內容必然是經過精心組織和優化的，值得信賴。

評分☆☆☆☆☆

隨著人工智能技術的飛速發展，圖像和視頻的分析應用越來越廣泛，從自動駕駛中的目標識彆，到安防監控中的行為分析，再到醫療影像中的病竈檢測，可以說，視頻分析已經滲透到瞭我們生活的方方麵麵。我一直對這些前沿技術應用背後的原理感到好奇，尤其是如何讓計算機“看懂”並理解視頻內容。我經常會思考，那些看似神奇的AI應用，究竟是依賴什麼樣的數學模型和算法來實現的？而這本《數字視頻處理與分析》的書名，恰好觸及瞭我最感興趣的領域。我希望能在這本書中找到關於視頻信號的數字化錶示、特徵提取、以及各種分析算法的深入講解。例如，書中是否會涉及時空信息如何被有效建模，以及如何利用機器學習的方法來完成視頻內容的識彆和理解？我期待這本書能夠為我打開一扇通往更深層次理解的大門。

評分☆☆☆☆☆

我是一個對技術細節有著強烈好奇心的人，尤其喜歡那種能夠深入剖析事物運行原理的書籍。在我的認知裏，一本好的技術書籍，不應該僅僅羅列概念和公式，更應該能夠引導讀者理解這些概念背後的邏輯，以及它們是如何相互關聯、共同作用的。我記得我之前讀過一本關於計算機圖形學的書，其中對於三維建模和渲染的講解就非常到位，作者一步步地解析瞭從幾何變換到光照模型，再到紋理映射的整個過程，讓我感覺仿佛親手構建瞭一個虛擬世界。我希望這本《數字視頻處理與分析》也能給我帶來類似的體驗，能夠讓我不僅知道“是什麼”，更能理解“為什麼”以及“怎麼做”。我尤其對那些能夠解釋如何將復雜信號轉化為可理解信息，以及如何從海量視頻數據中提取有價值信息的技術原理很感興趣，期待這本書能在這方麵給予我啓迪。

評分☆☆☆☆☆

我對任何能夠幫助我提升實操能力和項目開發效率的書籍都情有獨鍾。雖然理論知識至關重要，但如果不能轉化為實際應用，那麼這些知識的價值就會大打摺扣。在我看來，一本優秀的教材，不僅要講解清楚理論，更應該提供實際的案例、代碼示例，甚至是一些實現上的技巧和注意事項。我之前在學習嵌入式開發的時候，就有一本非常棒的參考書，它不僅講解瞭ARM處理器的架構和指令集，還提供瞭大量的C語言代碼片段，並且詳細解釋瞭如何在實際項目中應用這些知識。我希望這本《數字視頻處理與分析》也能在理論講解之餘，提供一些實用的指導，比如在視頻編碼、解碼、特效製作，或者視頻內容檢索等方麵的實現思路和最佳實踐。如果能有一些相關的算法實現參考，那就更完美瞭。