圖像及視頻可分級編碼 9787030231215 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王相海，宋傳鳴 著

圖書標籤:

• 圖像處理
• 視頻處理
• 編碼技術
• 信息安全
• 模式識彆
• 數字媒體
• 計算機視覺
• 數據壓縮
• 可分級編碼
• 通信技術

店鋪： 廣影圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030231215

商品編碼：29657707276

包裝：平裝

齣版時間：2009-01-01

基本信息

書名:圖像及視頻可分級編碼

定價：55.00元

售價：37.4元,便宜17.6元,摺扣68

作者:王相海,宋傳鳴

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2009-01-01

ISBN：9787030231215

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.540kg

編輯推薦

內容提要

本書是關於圖像及視頻可分級編碼的一本學術專著，介紹瞭圖像和視頻信息的冗餘特性、基本編碼方法以及圖像和視頻可分級編碼的含義和分類情況，對DCT和小波變換的基本理論以及圖像和視頻的編碼技術、圖像和視頻的可分級編碼技術進行瞭論述，對圖像和視頻可分級編碼的未來發展方嚮進行瞭展望。
本書可供計算機應用、通信與電子係統、信號與信息處理等相關專業的研究人員、工程技術人員、高校教師、研究生和高年級本科生學習參考。

目錄

作者介紹

王相海，遼寜師範大學計算機與信息技術學院教授、特聘教授，遼寜省重點學科——計算機應用技術學科帶頭人，蘇州大學計算機應用技術專業博士生導師。分彆於1995年、1999年獲得吉林大學理學碩士和理學博士學位，2001年南京大學計算機科學與技術博士後流動站齣站。中國計算機學

文摘

序言

《現代圖像與視頻處理技術解析》 內容簡介： 本書是一部深入探討現代圖像與視頻處理領域核心技術與前沿應用的綜閤性著作。在數字化浪潮席捲全球的今天，圖像和視頻數據已成為信息傳播、科學研究、藝術創作乃至日常生活不可或缺的組成部分。從社交媒體上的照片分享，到電影製作中的特效渲染，再到醫學影像的診斷分析，以及自動駕駛中的環境感知，圖像與視頻處理技術扮演著至關重要的角色。本書旨在為讀者提供一個全麵、係統且深入的知識體係，使其能夠理解、掌握並創新地應用這些強大的技術。 本書結構嚴謹，內容涵蓋瞭從基礎理論到高級應用的廣泛範疇，力求在理論深度和實踐指導之間取得最佳平衡。全書共分為十章，每一章都聚焦於一個關鍵的主題，並輔以大量的實例、圖示和必要的數學推導，以確保內容的準確性和易理解性。 第一章 圖像與視頻的基本概念與錶示 本章首先為讀者打下堅實的基礎，清晰闡述瞭圖像和視頻的本質屬性。我們將深入剖析數字圖像是如何由像素點構成的，並詳細介紹不同顔色空間（如RGB、HSV、YCbCr）的原理及其在圖像處理中的應用。對於視頻，我們將探討其序列性、時域信息以及幀率等核心概念，並介紹視頻數據的常用編碼格式。此外，本章還將簡要迴顧圖像和視頻信號的獲取方式，為後續章節的處理技術奠定認知基礎。 第二章 圖像的預處理與增強技術 圖像的質量直接影響著後續處理的效果。本章聚焦於一係列旨在改善圖像視覺效果或為後續分析做準備的預處理與增強技術。我們將詳細講解點運算，如灰度變換（伽馬變換、對數變換、直方圖均衡化）在調整圖像對比度和亮度方麵的作用。隨後，我們將深入探討空域濾波技術，包括平滑濾波（均值濾波、高斯濾波）用於去除噪聲，以及銳化濾波（Sobel算子、Laplacian算子）用於突齣圖像細節。此外，形態學處理（腐蝕、膨脹、開運算、閉運算）在處理圖像形狀和結構方麵的應用也將得到詳細闡述。 第三章 圖像的特徵提取與描述 識彆和理解圖像中的關鍵信息是圖像處理的核心任務之一。本章將介紹如何從圖像中提取齣具有代錶性的特徵，以便進行識彆、匹配或分析。我們將詳細講解邊緣檢測算法（Canny邊緣檢測、Roberts算子等），它們如何勾勒齣圖像中物體的輪廓。然後，我們將轉嚮角點檢測，如Harris角點檢測，識彆圖像中的關鍵點。此外，SIFT（尺度不變特徵變換）和SURF（加速魯棒特徵）等局部特徵描述子將是本章的重點，它們能夠提取齣對尺度、鏇轉和光照變化都具有魯棒性的特徵，廣泛應用於物體識彆和圖像匹配。 第四章 圖像分割技術 圖像分割是將圖像劃分為多個有意義的區域或對象的關鍵步驟。本章將係統介紹多種主流的圖像分割方法。我們將從基於閾值的方法開始，包括全局閾值和局部閾值，以及Otsu方法等自動閾值確定技術。隨後，我們將深入探討區域生長法，它如何根據像素的相似性將相鄰像素閤並成區域。圖割（Graph Cut）算法作為一種強大的分割工具，也將被詳細解析。此外，基於模型的方法，如活動輪廓模型（Snake模型）及其變種，在分割具有特定形狀的對象時具有顯著優勢。 第五章 圖像識彆與分類 識彆圖像中的對象是人工智能領域的重要課題。本章將介紹圖像識彆與分類的經典方法與現代深度學習技術。我們將迴顧傳統的機器學習方法，如支持嚮量機（SVM）與K近鄰（KNN）在圖像分類中的應用。隨後，我們將重點轉嚮當前主流的深度學習方法，詳細講解捲積神經網絡（CNN）的基本結構，包括捲積層、池化層、激活函數以及全連接層。我們將介紹AlexNet、VGG、ResNet等經典CNN架構，並探討它們在圖像分類任務中的原理與優勢。此外，物體檢測（如YOLO、Faster R-CNN）與語義分割（如FCN、U-Net）等更精細的識彆任務也將得到概覽。 第六章 視頻的運動分析與目標跟蹤 視頻數據包含豐富的時間信息，運動分析與目標跟蹤是理解視頻內容的關鍵。本章將深入探討如何分析視頻中的運動規律並精確跟蹤運動目標。我們將介紹光流法，包括Lucas-Kanade方法和Farneback方法，它們如何估計像素在連續幀之間的運動。塊匹配算法，常用於視頻編碼，也將被介紹。對於目標跟蹤，我們將講解基於卡爾曼濾波器和粒子濾波器的跟蹤方法，以及更現代的基於深度學習的跟蹤器（如Siamese網絡）。 第七章 視頻的壓縮與編碼原理 為瞭高效地存儲和傳輸視頻數據，壓縮與編碼技術至關重要。本章將詳細解析視頻壓縮的核心原理，包括冗餘的消除。我們將從空間冗餘（幀內預測）和時間冗餘（幀間預測）入手，介紹運動估計與運動補償的作用。DCT（離散餘弦變換）和量化等技術如何壓縮單個幀的數據也將得到講解。最後，我們將介紹H.264/AVC和H.265/HEVC等主流視頻編碼標準的核心技術，以及它們在降低碼率方麵的巨大貢獻。 第八章 圖像與視頻的修復與復原 隨著時間的推移，圖像和視頻可能會齣現損壞、噪聲或丟失等問題。本章將介紹各種先進的圖像和視頻修復與復原技術。我們將探討基於濾波的方法，如去噪算法，以及基於統計模型的方法。對於缺失區域的修復，我們將介紹基於內容的方法，如基於相似塊的插值（Patch-based Interpolation）和基於學習的方法，特彆是利用深度學習模型（如GANs）進行圖像修復。此外，視頻修復將重點關注時間一緻性，以避免修復過程中的閃爍或跳躍。 第九章 圖像與視頻的應用領域 本章將展示圖像與視頻處理技術在各個領域的廣泛應用，讓讀者對其價值有更直觀的認識。我們將深入探討以下幾個重要應用方嚮： 醫學影像處理： 包括醫學圖像增強（如CT、MRI）、分割（腫瘤、器官識彆）、三維重建以及輔助診斷係統。 安防監控： 人臉識彆、行為分析、異常事件檢測、目標跟蹤等。 自動駕駛與機器人視覺： 環境感知、車道綫檢測、障礙物識彆、SLAM（同時定位與地圖構建）等。 計算機圖形學與虛擬現實： 圖像閤成、紋理映射、三維模型渲染、虛擬環境構建等。 娛樂與媒體： 電影特效製作、圖像編輯、視頻內容分析、虛擬試衣等。 遙感與地理信息係統： 衛星圖像處理、地形分析、目標提取、環境監測等。 第十章 圖像與視頻處理的未來趨勢 作為本書的收尾，本章將展望圖像與視頻處理技術的未來發展方嚮，引導讀者關注前沿研究。我們將重點討論深度學習在這一領域的持續深遠影響，包括更強大、更通用的模型架構，以及對小樣本學習、零樣本學習的探索。此外，可解釋性AI（XAI）在理解和信任圖像處理模型方麵的重要性將得到強調。實時處理能力、邊緣計算的應用、跨模態（如文本與圖像/視頻）的聯閤處理，以及對隱私保護的日益關注，也將是未來研究的重點。 本書內容翔實，理論與實踐並舉，適閤於計算機科學、電子工程、人工智能、自動化等專業的本科生、研究生，以及從事相關領域研究與開發的工程師和技術人員閱讀。通過對本書的學習，讀者將能夠深入理解圖像與視頻處理的強大力量，並為進一步的深入研究或創新應用打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

閱讀技術書籍，最怕的就是晦澀難懂，術語堆砌。我希望這本書的行文風格能夠保持一種清晰的邏輯推進，即使是麵對復雜的熵編碼（如CABAC或ASAC）原理，也能通過生動的比喻或直觀的圖示來闡釋其核心思想。我期待它能像一位經驗豐富的導師，循循善誘地引導我理解這些看似深奧的技術。特彆是關於碼率控製算法的部分，我希望看到不同場景下的閉環和開環控製方法的優劣對比，以及如何通過預測模型來平滑碼率波動，避免“卡頓”現象的發生。對我而言，這本書不僅僅是知識的載體，更是一種解決實際工程問題的工具箱。如果能在章節末尾設置一些具有挑戰性的思考題或者小型項目建議，引導讀者動手實踐和驗證理論，那將極大地提升學習的參與感和收獲。我希望能通過閱讀它，真正掌握編碼技術的“內功心法”，而不是僅僅停留在錶麵操作。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，很多關於編碼的書籍在“應用”和“落地”方麵做得不夠深入，往往停留在數學公式的推導上。我希望這本《圖像及視頻可分級編碼》能夠填補這一空白。我真正想看到的是實際工程中的陷阱與解決方案。比如，在實際的視頻服務器集群中，如何高效地進行碼流轉碼和封裝格式轉換，同時又不引入過多的編碼延遲？如果書中能提供一些設計模式或架構藍圖，展示如何將復雜的編碼算法嵌入到大規模的分布式係統中，那就具有極高的參考價值瞭。我特彆關注其對專利池和授權許可的討論，瞭解行業標準背後的商業和法律考量，這對於我們規劃産品路綫圖至關重要。此外，如果能提及一些新興的媒體格式（如AV1或最新的MPEG標準）與可分級編碼技術的融閤趨勢，那就更顯前瞻性瞭，能幫助我們提前布局未來的技術棧。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡直是藝術品，色彩的搭配和整體的布局都透露著一種深邃的科技感。我拿起它的時候，首先就被這種強烈的視覺衝擊力吸引住瞭。我期待著裏麵能有對數字圖像處理領域最新進展的權威解讀，特彆是關於高動態範圍（HDR）圖像的編碼和傳輸效率的探討。畢竟，在這個視覺信息爆炸的時代，如何用最少的比特流承載最豐富、最真實的視覺體驗，是每個從業者和發燒友都關心的問題。我希望書中能詳細闡述感知質量評估模型（如SSIM、VMAF等）在不同編碼標準下的適用性和局限性，而不僅僅是停留在理論層麵。如果能結閤最新的神經網絡技術，比如用深度學習來優化編碼參數，那簡直是太棒瞭。我特彆關注那些關於實時視頻流延遲優化和網絡適應性碼率控製的章節，這些技術直接關係到我們日常使用的流媒體服務的用戶體驗。這本書的厚度和專業的排版，讓我堅信它能為我提供超越教科書的深度和前沿視角，引領我對下一代視覺技術有更清晰的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本書的目錄看起來非常宏大，涵蓋瞭從基礎的信息論在壓縮中的應用到復雜的多視角視頻編碼技術。我個人對可分級編碼（Scalable Coding）的理論基礎非常感興趣。我希望書中能詳細解釋什麼是真正的“層次化”，它如何允許解碼端根據網絡帶寬、終端處理能力或興趣區域（ROI）動態地選擇接收哪些層級的信息。這不僅是帶寬節省的問題，更是關於資源公平分配和用戶體驗個性化的關鍵技術。我尤其想看到關於時間可分級和空間可分級的具體實現案例，例如，在監控係統中，如何快速提取低分辨率版本進行初步檢測，而僅在目標齣現時纔請求高分辨率數據。如果作者能引入一些關於抗錯誤魯棒性的討論，即在數據包丟失或信道噪聲較大時，可分級結構如何保證解碼齣可用的基礎畫麵，那就更完美瞭。這種對容錯性的關注，往往體現瞭一本書的實用性和成熟度。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我買這本書很大程度上是衝著作者在計算機視覺界的聲譽去的，聽說他在視頻壓縮標準的製定過程中扮演瞭重要角色。我最迫切想瞭解的是，在麵對8K超高清內容和VR/AR沉浸式體驗對帶寬的巨大需求時，現有的HEVC (H.265) 或 VVC (H.266) 等標準在網絡傳輸效率和硬件實現復雜度之間是如何進行權衡取捨的。我希望書中能深入剖析那些不為人知的“黑匣子”內部機製，比如運動補償的精度提升、變換編碼的數學優化，以及如何在低延遲通信（如5G切片應用）場景下保障視頻質量的策略。如果能輔以大量的對比實驗數據，展示不同編碼工具集對特定場景（如體育賽事直播或遠程醫療影像）的性能增益，那就太有價值瞭。我期待的不是一本通用的概述，而是一本能讓我深入理解底層算法邏輯，甚至能指導我進行自定義編碼器開發的“武功秘籍”。