VBR流视频存储、I/O及传输优化 9787030232403 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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谢建国 著

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• VBR
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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030232403

商品编码：29662097488

包装：平装

出版时间：2008-07-01

基本信息

书名:VBR流视频存储、I/O及传输优化

：29.80元

售价：20.3元,便宜9.5元,折扣68

作者:谢建国

出版社：科学出版社

出版日期：2008-07-01

ISBN：9787030232403

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：大32开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

如今，VCD、DVD作为存储光盘的视频应用，在人们的生活中已经产生了巨大影响。网络视频或网络流媒体概念提出多年，发展至今虽已陆续被应用，但仍受制于一些关键技术，这些技术包括网络技术和视频压缩技术。本书主要将注意力放在变比特率编码的存储视频在网络服务方面的一些技术和方法，从视频的磁盘存储、并发流输入/输出到网络优化传输等均有一定的研究。

内容提要

全书围绕VBR流视频在磁盘存储、存取服务、网络传输过程中所涉及的问题而展开研究与讨论，主要内容包括：VBR流式视频的网络I/O调度与缓冲、VBR流式视频传输中的率平滑规划、VBR视频的磁盘存储及VBR流视频磁盘I/O与平滑检索、可伸缩编码视频特性分析、可伸缩视频网络适应性传输综述、伸缩视频适应性传输算法以及视频错误传输保护比较研究等。

目录

第1章 变比特率编码视频
1.1 引言
1.2 视频的VBR特性
第2章 流视频并行I/O优化
2.1 多网络I/O系统模型
2.2 单网络I/O调度
2.3 多网络I/O调度
2.4 优化调度与流接纳
2.5 仿真结果及性能评价
第3章 VBR流视频的率平滑传输
3.1 概述
3.2 变比特率平滑模型
3.3 短路径问题
3.4 短路径率平滑传输算法
3.5 快速传输率平滑算法
3.6 实验结果
3.7 其他存储视频率平滑算法
第4章 基于网络特性的率平滑算法
4.1 异步传输的率平滑算法
4.2 残余带宽下的视频传输算法
第5章 流视频实时率平滑
5.1 优化的实时率平滑模型
5.2 优化的实时率平滑算法
5.3 相关研究的比较
5.4 实验结果与比较
第6章 流视频的存储优化
6.1 视频存储技术的发展
6.2 单磁盘接纳计算模型
6.3 MZ单磁盘存储策略
6.4 MZ磁盘组存储策略
第7章 磁盘I/O率平滑
7.1 二次率平滑算法
7.2 磁盘I/O率平滑模型
7.3 基于分块的率平滑调度算法
7.4 磁盘I/O的On-Off调度
7.5 率平滑检索算法
第8章 流视频适应性传输概论
8.1 流视频的应用研究
8.2 视频编码与传输
8.3 流技术面临的挑战
第9章 可伸缩流视频VBR特性
9.1 分层扩展性编码
9.2 先进的可扩展性编码
9.3 FGS编码的比特率特性
9.4 FGS编码的质量特性
第10章 流视频带宽适应性传输算法
10.1 引言
10.2 前期基础
10.3 问题描述
10.4 带宽适应性传输算法
10.5 算法性能分析
10.6 实验结果与讨论
第11章 流视频传输错误保护
11.1 丢包信道错误保护算法
11.2 无记忆误码信道错误保护算法
参考文献

作者介绍

文摘

序言

《高清视频编码技术深度解析：从原理到实践》 内容简介： 本书深入探讨了高清视频编码的核心技术，旨在为读者构建一个全面而扎实的理论基础，并指引实践中的优化方向。我们从最基础的数字视频信号入手，逐步剖析高清视频的特性，解释为何需要进行编码，以及编码所面临的挑战。全书内容紧密围绕“高清”这一关键词展开，深入挖掘高清视频在信息量、流畅度、细节表现等方面带来的独特需求，以及这些需求如何驱动编码技术的演进。 第一章：高清视频的基石——信号与格式 本章将带领读者走进高清视频的世界，首先从数字视频信号的基础概念开始，解释像素、分辨率、帧率、色彩深度等关键参数的含义，以及它们如何共同定义“高清”。我们将详细对比不同高清标准（如720p、1080p、4K等）在分辨率和帧率上的差异，并分析这些差异对视觉体验和存储需求的影响。 随后，我们将深入研究高清视频的常用格式，包括但不限于YUV系列（YUV420, YUV422, YUV444）及其在高清视频中的应用场景，解释其采样原理和对颜色表现力的影响。我们会详细阐述RGB与YUV之间的转换关系，以及它们各自的优势与劣势。此外，本章还将介绍常见的视频容器格式（如MP4, MKV, MOV等），解释它们在存储和组织视频数据中的作用，并简要提及封装的元数据信息。 第二章：为何需要编码？——信息冗余的揭秘 本章将深入剖析视频编码的根本原因：信息冗余。我们将从人类视觉系统的特性出发，解释视频信号中存在的大量冗余，包括： 空间冗余（Spatial Redundancy）： 同一帧图像中相邻像素之间的相似性。我们会介绍基于块的预测（Block-based Prediction）的基本原理，例如帧内预测（Intra-prediction），解释如何利用同一帧内已编码区域的信息来预测当前块，从而减少需要传输或存储的数据量。 时间冗余（Temporal Redundancy）： 连续帧之间高度相似的特性。我们将详细讲解运动估计与运动补偿（Motion Estimation and Motion Compensation, ME/MC）的核心思想，解释如何通过检测和描述像素块在不同帧之间的运动来大幅度降低数据量。我们会介绍宏块（Macroblock）的概念，以及如何通过搜索最佳匹配块和传输运动向量来高效地表示帧间变化。 统计冗余（Statistical Redundancy）： 数据中某些值出现的概率远高于其他值。本章将为后续的熵编码章节打下基础，简要介绍霍夫曼编码（Huffman Coding）和算术编码（Arithmetic Coding）的基本思想，说明如何根据符号出现的频率为其分配更短的码字，以达到更高的压缩比。 感知冗余（Perceptual Redundancy）： 人类视觉系统对某些信息不敏感。我们将探讨人眼对亮度和色彩的感知差异，以及如何在编码过程中利用这些特性进行有损压缩，例如量化（Quantization）过程，解释如何通过牺牲对人眼不敏感的细节来减小数据量。 第三章：高清视频编码的架构——编码流程详解 本章将系统地介绍高清视频编码器的典型工作流程，通过图文并茂的方式，清晰地展现编码器内部各个模块是如何协同工作的。我们将以一个通用的编码流程为基础，深入解析每个阶段的关键技术： 变换（Transform）： 讲解离散余弦变换（Discrete Cosine Transform, DCT）或整数变换（Integer Transform）在将空间域的像素数据转换到频率域的作用。解释变换后系数的能量集中特性，以及为何这有利于后续的量化。 量化（Quantization）： 详细阐述量化过程，解释如何根据人眼对频率分量的敏感度差异，对变换后的系数进行舍入，从而实现有损压缩。我们会介绍不同级别的量化参数（Quantization Parameter, QP）对压缩比和画质的影响。 熵编码（Entropy Coding）： 在前述章节铺垫的基础上，本章将深入讲解两种主要的熵编码技术： 基于上下文的自适应二元算术编码（Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding, CABAC）： 详细解释CABAC如何利用符号出现的上下文信息来提高编码效率，以及其在现代编码标准中的重要性。 基于上下文的自适应变长编码（Context-Adaptive Variable-Length Coding, CAVLC）： 介绍CAVLC的基本原理，并对比其与CABAC在效率和复杂度上的差异。 环路滤波（In-loop Filtering）： 解释为何编码过程中会引入失真，以及环路滤波（如去块效应滤波器（Deblocking Filter））的作用，如何减少块效应等编码伪影，提升编码后视频的视觉质量。 第四章：现代高清视频编码标准——H.264/AVC与H.265/HEVC 本章将聚焦当前主流的高清视频编码标准，深入分析其关键技术和性能优势。 H.264/AVC（Advanced Video Coding）： 帧内预测（Intra-prediction）： 详细介绍H.264中更精细的帧内预测模式，包括多种方向预测，以及其对提高编码效率的作用。 帧间预测（Inter-prediction）： 深入讲解H.264的运动估计和运动补偿技术，包括变宏块尺寸（Variable Block Size）、多参考帧（Multiple Reference Frames）等高级特性。 熵编码（Entropy Coding）： 重点介绍H.264中的CAVLC和CABAC，分析其编码机制和效率提升。 其他关键技术： 如环路滤波器（Deblocking Filter），以及其工作原理。 H.265/HEVC（High Efficiency Video Coding）： 编码树单元（Coding Tree Unit, CTU）： 介绍HEVC引入的CTU概念，打破了H.264中宏块的固定尺寸限制，允许更灵活的块划分，以更好地适应图像内容。 更精细的预测模式： 详细讲解HEVC中更复杂的帧内和帧间预测模式，包括方向预测的增加、更小的预测单元（Prediction Unit, PU）、以及更精细的运动矢量（MV）精度。 变换单元（Transform Unit, TU）： 介绍TU的概念，允许变换尺寸与PU/CU不一致，以更灵活地适应图像纹理。 并行处理技术： HEVC在设计中考虑了并行处理的需求，介绍Tile（切片）和Wavefront Parallel Processing (WPP)等技术，以提高编码和解码效率。 熵编码（Entropy Coding）： 重点分析HEVC中进一步优化的CABAC，以及其在HEVC中的工作流程。 HEVC相对于H.264的优势： 通过数据对比，直观展示HEVC在相同画质下能提供更高的压缩比，从而降低存储和传输成本。 第五章：面向高清视频的编码优化策略 本章将从实践角度出发，探讨如何针对高清视频的特点进行编码优化，以在保证画质的同时，最大化地提升编码效率，降低数据量。 码率控制（Rate Control）： 详细介绍不同的码率控制算法，如固定QP、可变QP、VBR（Variable Bitrate）和CBR（Constant Bitrate）等。分析它们在不同场景下的适用性，以及如何通过调整QP、运动估计搜索范围等参数来实现精确的码率控制。 场景复杂度分析与自适应编码： 讲解如何分析视频内容的复杂度（如纹理细节、运动剧烈程度等），并根据复杂度动态调整编码参数，例如在复杂场景使用更小的QP，在平滑场景使用更大的QP，从而在有限的码率下达到最佳的视觉效果。 编码预处理技术： 介绍一些可选的预处理技术，例如去噪（Denoising）和去隔行（Deinterlacing），它们可以改善输入视频的质量，从而提高编码器的编码效率和最终输出的画质。 多线程编码与并行化： 针对高清视频巨大的数据量，详细阐述如何利用多线程技术将编码任务分解到多个CPU核心上并行执行，以显著缩短编码时间，提高生产效率。 编码配置文件（Profile）与级别（Level）的选择： 解释不同编码标准中的Profile和Level的含义，以及如何根据目标播放设备和应用场景选择合适的Profile和Level，以平衡编码效率、解码复杂度与兼容性。 第六章：高清视频编解码器的实现与性能分析 本章将简要介绍一些业界流行的开源高清视频编解码器（如x264, x265, FFmpeg等），分析它们的实现特点和性能表现。我们将探讨影响编解码性能的关键因素，例如算法复杂度、内存访问模式、CPU指令集优化等。 第七章：高清视频编码的未来展望 本章将对高清视频编码技术的未来发展趋势进行展望，包括： 更高效率的编码标准： 探讨下一代编码标准（如AV1）的出现及其潜在优势。 AI在视频编码中的应用： 分析人工智能和深度学习技术如何被应用于视频内容的分析、预测和优化，以及它们在编码器中的潜在作用。 面向特定场景的编码优化： 例如针对HDR（高动态范围）视频、8K超高清视频、VR/AR视频等的编码挑战和解决方案。 本书通过对高清视频编码核心原理的深入剖析，以及对现代编码标准和优化策略的详细讲解，旨在为读者提供一个系统、全面且实用的知识体系。无论您是视频技术的研究者、开发者，还是对高清视频编码有深入需求的行业从业者，本书都将是您宝贵的参考资料。

评分☆☆☆☆☆

这本书，光是书名就透着一股子硬核技术范儿，坦白说，拿到手里的时候我还是有点儿紧张的。我一个做前端的，平时打交道的大多是页面渲染、用户交互那一块儿，对于视频流背后的存储架构、I/O 效率这些底层原理，说实话，一直感觉是个黑盒子。但这年头，谁能绕开流媒体呢？无论是直播带货，还是点播服务，视频的流畅度直接决定了用户体验的生死。所以，我抱着“壮士断腕”的心态开始啃。第一印象是，这本书的逻辑组织得相当清晰，不像有些技术书上来就堆砌晦涩的公式和概念，而是先搭建了一个宏观的框架，让你明白为什么这些优化至关重要，然后才层层深入到具体的算法和硬件接口层面。它不是那种只停留在理论上的空谈，里面大量的案例分析和实际的性能瓶颈剖析，让人感觉作者真的是在一线战场摸爬滚打出来的。我尤其欣赏它对不同存储介质（比如NVMe、SATA SSD、甚至是对传统HDD的利用策略）在处理高并发、高带宽视频流时的性能差异进行了非常细致的对比，这对于我们规划新的存储基础设施时，提供了极其宝贵的参考数据。那种对细节的执着，让我读起来非常踏实。

评分☆☆☆☆☆

作为一名资深的技术架构师，我更看重的是书中的前瞻性和解决未来问题的潜力。这本书在讨论VBR（可变比特率）视频存储时，对未来更高分辨率、更高帧率以及新兴的VR/AR内容流的挑战做了预判。它提出的那些基于机器学习和自适应调度算法的解决方案，虽然目前实现起来成本较高，但无疑指明了行业的发展方向。它并没有满足于解决“眼前的IOPS和吞吐量”的问题，而是探讨了如何建立一个“具备自我感知和动态调整能力的存储系统”。比如，书中对基于内容分析的存储分层策略的论述，让人深思：我们是否能根据视频内容的复杂度（动作场景多还是静态场景多）来决定它应该被放在哪个级别的存储介质上，以实现成本和性能的最佳平衡？这种系统级的、面向未来的思考模式，是很多工具手册型书籍所缺乏的。读完之后，我对我们未来三年技术栈的规划都有了新的启发。

评分☆☆☆☆☆

我最近在负责我们内部一个大型项目的视频素材管理系统重构。原系统在高峰期经常出现卡顿和丢帧的情况，用户投诉率直线飙升。我本来以为这只是个简单的网络带宽问题，但深入研究后发现，问题症结出在数据从存储层向分发层拉取的过程中的I/O等待上。这本书简直是雪中送炭。它对“I/O延迟”的解读，跳出了操作系统层面简单的读写队列概念，而是结合了视频流特有的“连续性”和“时间敏感性”进行了深入的剖析。特别是关于如何通过预读取策略（Prefetching）和数据布局优化来最大化存储吞吐量的那几章，我几乎是逐字逐句啃下来的。作者提出的那种基于内容的块大小调整策略，对于处理变码率（VBR）视频文件那种“时而平稳，时而暴躁”的数据访问模式，效果出奇地好。我按照书中的思路在测试环境中搭建了一个模拟环境跑了一轮，性能提升的数据是实实在在摆在那里的，那种豁然开朗的感觉，比单纯地加带宽来得更具性价比。这本书真正教会了我如何“聪明”地读写数据，而不是一味地堆砌硬件。

评分☆☆☆☆☆

说实话，阅读技术著作是一件很枯燥的事情，容易犯困。但这本书在内容编排上，明显是考虑到了读者的接受程度，加入了很多具有画面感的比喻和工程实践的侧写。我记得有一段讲网络传输优化时，作者用“水管的粗细”和“水流的平稳度”来对比带宽和延迟对用户体验的影响，一下子就把复杂的概念具象化了。而且，这本书对“传输优化”的理解非常全面，它不仅仅关注TCP/UDP协议层面的调整，更深入到了媒体封装格式（如MP4、TS）内部的时间戳同步和元数据管理对解封装效率的影响。这对于我们做自研播放器优化的团队来说，提供了很多新的思路。我们过去总是在播放器解码端找问题，却忽略了数据在网络中如何被“打包”和“释放”的这一中间环节。这本书就像一个全景扫描仪，把整个视频流的生命周期——从硬盘的机械臂（或者固态盘的控制器）到最终用户的屏幕——都进行了细致的透视，让人对整个系统的瓶颈有了更宏观的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的最大感受是“专业且不失温度”。专业性毋庸置疑，从底层硬件的缓存机制到上层应用协议的封装细节，几乎没有放过。但难得的是，作者在讲解这些冰冷的技术细节时，始终紧扣“用户体验”这个核心目标。比如，在讨论如何处理突发的码率峰值时，书里提供的解决方案不仅仅是加大缓冲，而是探讨了如何通过提前在播放器端进行“微缓冲预测”来平滑过渡，避免用户察觉到卡顿。这种以用户为中心的视角，贯穿始终。它让我意识到，优化存储和传输，最终目的不是为了让服务器看起来更忙碌，而是为了让屏幕前的观众看到一个无缝、清晰的画面。这本书与其说是一本技术指南，不如说是一本关于如何用工程手段实现极致视听体验的哲学著作。对于任何想在视频领域做出深度成绩的工程师来说，这本书都是一本不可或缺的案头宝典。