图像及视频可分级编码 9787030231215 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王相海，宋传鸣 著

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• 图像处理
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• 数字媒体
• 计算机视觉
• 数据压缩
• 可分级编码
• 通信技术

店铺： 广影图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030231215

商品编码：29657707276

包装：平装

出版时间：2009-01-01

基本信息

书名:图像及视频可分级编码

定价：55.00元

售价：37.4元,便宜17.6元,折扣68

作者:王相海,宋传鸣

出版社：科学出版社

出版日期：2009-01-01

ISBN：9787030231215

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.540kg

编辑推荐

内容提要

本书是关于图像及视频可分级编码的一本学术专著，介绍了图像和视频信息的冗余特性、基本编码方法以及图像和视频可分级编码的含义和分类情况，对DCT和小波变换的基本理论以及图像和视频的编码技术、图像和视频的可分级编码技术进行了论述，对图像和视频可分级编码的未来发展方向进行了展望。
本书可供计算机应用、通信与电子系统、信号与信息处理等相关专业的研究人员、工程技术人员、高校教师、研究生和高年级本科生学习参考。

目录

作者介绍

王相海，辽宁师范大学计算机与信息技术学院教授、特聘教授，辽宁省重点学科——计算机应用技术学科带头人，苏州大学计算机应用技术专业博士生导师。分别于1995年、1999年获得吉林大学理学硕士和理学博士学位，2001年南京大学计算机科学与技术博士后流动站出站。中国计算机学

文摘

序言

《现代图像与视频处理技术解析》 内容简介： 本书是一部深入探讨现代图像与视频处理领域核心技术与前沿应用的综合性著作。在数字化浪潮席卷全球的今天，图像和视频数据已成为信息传播、科学研究、艺术创作乃至日常生活不可或缺的组成部分。从社交媒体上的照片分享，到电影制作中的特效渲染，再到医学影像的诊断分析，以及自动驾驶中的环境感知，图像与视频处理技术扮演着至关重要的角色。本书旨在为读者提供一个全面、系统且深入的知识体系，使其能够理解、掌握并创新地应用这些强大的技术。 本书结构严谨，内容涵盖了从基础理论到高级应用的广泛范畴，力求在理论深度和实践指导之间取得最佳平衡。全书共分为十章，每一章都聚焦于一个关键的主题，并辅以大量的实例、图示和必要的数学推导，以确保内容的准确性和易理解性。 第一章 图像与视频的基本概念与表示 本章首先为读者打下坚实的基础，清晰阐述了图像和视频的本质属性。我们将深入剖析数字图像是如何由像素点构成的，并详细介绍不同颜色空间（如RGB、HSV、YCbCr）的原理及其在图像处理中的应用。对于视频，我们将探讨其序列性、时域信息以及帧率等核心概念，并介绍视频数据的常用编码格式。此外，本章还将简要回顾图像和视频信号的获取方式，为后续章节的处理技术奠定认知基础。 第二章 图像的预处理与增强技术 图像的质量直接影响着后续处理的效果。本章聚焦于一系列旨在改善图像视觉效果或为后续分析做准备的预处理与增强技术。我们将详细讲解点运算，如灰度变换（伽马变换、对数变换、直方图均衡化）在调整图像对比度和亮度方面的作用。随后，我们将深入探讨空域滤波技术，包括平滑滤波（均值滤波、高斯滤波）用于去除噪声，以及锐化滤波（Sobel算子、Laplacian算子）用于突出图像细节。此外，形态学处理（腐蚀、膨胀、开运算、闭运算）在处理图像形状和结构方面的应用也将得到详细阐述。 第三章 图像的特征提取与描述 识别和理解图像中的关键信息是图像处理的核心任务之一。本章将介绍如何从图像中提取出具有代表性的特征，以便进行识别、匹配或分析。我们将详细讲解边缘检测算法（Canny边缘检测、Roberts算子等），它们如何勾勒出图像中物体的轮廓。然后，我们将转向角点检测，如Harris角点检测，识别图像中的关键点。此外，SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速鲁棒特征）等局部特征描述子将是本章的重点，它们能够提取出对尺度、旋转和光照变化都具有鲁棒性的特征，广泛应用于物体识别和图像匹配。 第四章 图像分割技术 图像分割是将图像划分为多个有意义的区域或对象的关键步骤。本章将系统介绍多种主流的图像分割方法。我们将从基于阈值的方法开始，包括全局阈值和局部阈值，以及Otsu方法等自动阈值确定技术。随后，我们将深入探讨区域生长法，它如何根据像素的相似性将相邻像素合并成区域。图割（Graph Cut）算法作为一种强大的分割工具，也将被详细解析。此外，基于模型的方法，如活动轮廓模型（Snake模型）及其变种，在分割具有特定形状的对象时具有显著优势。 第五章 图像识别与分类 识别图像中的对象是人工智能领域的重要课题。本章将介绍图像识别与分类的经典方法与现代深度学习技术。我们将回顾传统的机器学习方法，如支持向量机（SVM）与K近邻（KNN）在图像分类中的应用。随后，我们将重点转向当前主流的深度学习方法，详细讲解卷积神经网络（CNN）的基本结构，包括卷积层、池化层、激活函数以及全连接层。我们将介绍AlexNet、VGG、ResNet等经典CNN架构，并探讨它们在图像分类任务中的原理与优势。此外，物体检测（如YOLO、Faster R-CNN）与语义分割（如FCN、U-Net）等更精细的识别任务也将得到概览。 第六章 视频的运动分析与目标跟踪 视频数据包含丰富的时间信息，运动分析与目标跟踪是理解视频内容的关键。本章将深入探讨如何分析视频中的运动规律并精确跟踪运动目标。我们将介绍光流法，包括Lucas-Kanade方法和Farneback方法，它们如何估计像素在连续帧之间的运动。块匹配算法，常用于视频编码，也将被介绍。对于目标跟踪，我们将讲解基于卡尔曼滤波器和粒子滤波器的跟踪方法，以及更现代的基于深度学习的跟踪器（如Siamese网络）。 第七章 视频的压缩与编码原理 为了高效地存储和传输视频数据，压缩与编码技术至关重要。本章将详细解析视频压缩的核心原理，包括冗余的消除。我们将从空间冗余（帧内预测）和时间冗余（帧间预测）入手，介绍运动估计与运动补偿的作用。DCT（离散余弦变换）和量化等技术如何压缩单个帧的数据也将得到讲解。最后，我们将介绍H.264/AVC和H.265/HEVC等主流视频编码标准的核心技术，以及它们在降低码率方面的巨大贡献。 第八章 图像与视频的修复与复原 随着时间的推移，图像和视频可能会出现损坏、噪声或丢失等问题。本章将介绍各种先进的图像和视频修复与复原技术。我们将探讨基于滤波的方法，如去噪算法，以及基于统计模型的方法。对于缺失区域的修复，我们将介绍基于内容的方法，如基于相似块的插值（Patch-based Interpolation）和基于学习的方法，特别是利用深度学习模型（如GANs）进行图像修复。此外，视频修复将重点关注时间一致性，以避免修复过程中的闪烁或跳跃。 第九章 图像与视频的应用领域 本章将展示图像与视频处理技术在各个领域的广泛应用，让读者对其价值有更直观的认识。我们将深入探讨以下几个重要应用方向： 医学影像处理： 包括医学图像增强（如CT、MRI）、分割（肿瘤、器官识别）、三维重建以及辅助诊断系统。 安防监控： 人脸识别、行为分析、异常事件检测、目标跟踪等。 自动驾驶与机器人视觉： 环境感知、车道线检测、障碍物识别、SLAM（同时定位与地图构建）等。 计算机图形学与虚拟现实： 图像合成、纹理映射、三维模型渲染、虚拟环境构建等。 娱乐与媒体： 电影特效制作、图像编辑、视频内容分析、虚拟试衣等。 遥感与地理信息系统： 卫星图像处理、地形分析、目标提取、环境监测等。 第十章 图像与视频处理的未来趋势 作为本书的收尾，本章将展望图像与视频处理技术的未来发展方向，引导读者关注前沿研究。我们将重点讨论深度学习在这一领域的持续深远影响，包括更强大、更通用的模型架构，以及对小样本学习、零样本学习的探索。此外，可解释性AI（XAI）在理解和信任图像处理模型方面的重要性将得到强调。实时处理能力、边缘计算的应用、跨模态（如文本与图像/视频）的联合处理，以及对隐私保护的日益关注，也将是未来研究的重点。 本书内容翔实，理论与实践并举，适合于计算机科学、电子工程、人工智能、自动化等专业的本科生、研究生，以及从事相关领域研究与开发的工程师和技术人员阅读。通过对本书的学习，读者将能够深入理解图像与视频处理的强大力量，并为进一步的深入研究或创新应用打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，很多关于编码的书籍在“应用”和“落地”方面做得不够深入，往往停留在数学公式的推导上。我希望这本《图像及视频可分级编码》能够填补这一空白。我真正想看到的是实际工程中的陷阱与解决方案。比如，在实际的视频服务器集群中，如何高效地进行码流转码和封装格式转换，同时又不引入过多的编码延迟？如果书中能提供一些设计模式或架构蓝图，展示如何将复杂的编码算法嵌入到大规模的分布式系统中，那就具有极高的参考价值了。我特别关注其对专利池和授权许可的讨论，了解行业标准背后的商业和法律考量，这对于我们规划产品路线图至关重要。此外，如果能提及一些新兴的媒体格式（如AV1或最新的MPEG标准）与可分级编码技术的融合趋势，那就更显前瞻性了，能帮助我们提前布局未来的技术栈。

评分☆☆☆☆☆

阅读技术书籍，最怕的就是晦涩难懂，术语堆砌。我希望这本书的行文风格能够保持一种清晰的逻辑推进，即使是面对复杂的熵编码（如CABAC或ASAC）原理，也能通过生动的比喻或直观的图示来阐释其核心思想。我期待它能像一位经验丰富的导师，循循善诱地引导我理解这些看似深奥的技术。特别是关于码率控制算法的部分，我希望看到不同场景下的闭环和开环控制方法的优劣对比，以及如何通过预测模型来平滑码率波动，避免“卡顿”现象的发生。对我而言，这本书不仅仅是知识的载体，更是一种解决实际工程问题的工具箱。如果能在章节末尾设置一些具有挑战性的思考题或者小型项目建议，引导读者动手实践和验证理论，那将极大地提升学习的参与感和收获。我希望能通过阅读它，真正掌握编码技术的“内功心法”，而不是仅仅停留在表面操作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的目录看起来非常宏大，涵盖了从基础的信息论在压缩中的应用到复杂的多视角视频编码技术。我个人对可分级编码（Scalable Coding）的理论基础非常感兴趣。我希望书中能详细解释什么是真正的“层次化”，它如何允许解码端根据网络带宽、终端处理能力或兴趣区域（ROI）动态地选择接收哪些层级的信息。这不仅是带宽节省的问题，更是关于资源公平分配和用户体验个性化的关键技术。我尤其想看到关于时间可分级和空间可分级的具体实现案例，例如，在监控系统中，如何快速提取低分辨率版本进行初步检测，而仅在目标出现时才请求高分辨率数据。如果作者能引入一些关于抗错误鲁棒性的讨论，即在数据包丢失或信道噪声较大时，可分级结构如何保证解码出可用的基础画面，那就更完美了。这种对容错性的关注，往往体现了一本书的实用性和成熟度。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我买这本书很大程度上是冲着作者在计算机视觉界的声誉去的，听说他在视频压缩标准的制定过程中扮演了重要角色。我最迫切想了解的是，在面对8K超高清内容和VR/AR沉浸式体验对带宽的巨大需求时，现有的HEVC (H.265) 或 VVC (H.266) 等标准在网络传输效率和硬件实现复杂度之间是如何进行权衡取舍的。我希望书中能深入剖析那些不为人知的“黑匣子”内部机制，比如运动补偿的精度提升、变换编码的数学优化，以及如何在低延迟通信（如5G切片应用）场景下保障视频质量的策略。如果能辅以大量的对比实验数据，展示不同编码工具集对特定场景（如体育赛事直播或远程医疗影像）的性能增益，那就太有价值了。我期待的不是一本通用的概述，而是一本能让我深入理解底层算法逻辑，甚至能指导我进行自定义编码器开发的“武功秘籍”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简直是艺术品，色彩的搭配和整体的布局都透露着一种深邃的科技感。我拿起它的时候，首先就被这种强烈的视觉冲击力吸引住了。我期待着里面能有对数字图像处理领域最新进展的权威解读，特别是关于高动态范围（HDR）图像的编码和传输效率的探讨。毕竟，在这个视觉信息爆炸的时代，如何用最少的比特流承载最丰富、最真实的视觉体验，是每个从业者和发烧友都关心的问题。我希望书中能详细阐述感知质量评估模型（如SSIM、VMAF等）在不同编码标准下的适用性和局限性，而不仅仅是停留在理论层面。如果能结合最新的神经网络技术，比如用深度学习来优化编码参数，那简直是太棒了。我特别关注那些关于实时视频流延迟优化和网络适应性码率控制的章节，这些技术直接关系到我们日常使用的流媒体服务的用户体验。这本书的厚度和专业的排版，让我坚信它能为我提供超越教科书的深度和前沿视角，引领我对下一代视觉技术有更清晰的认识。