VBR流視頻存儲、I/O及傳輸優化 9787030232403 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

謝建國 著

圖書標籤:

• VBR
• 視頻存儲
• 視頻I/O
• 視頻傳輸
• 優化
• 數據存儲
• 計算機網絡
• 多媒體技術
• 通信工程
• 信息安全

店鋪： 博學精華圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030232403

商品編碼：29662097488

包裝：平裝

齣版時間：2008-07-01

基本信息

書名:VBR流視頻存儲、I/O及傳輸優化

：29.80元

售價：20.3元,便宜9.5元,摺扣68

作者:謝建國

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2008-07-01

ISBN：9787030232403

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：大32開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

如今，VCD、DVD作為存儲光盤的視頻應用，在人們的生活中已經産生瞭巨大影響。網絡視頻或網絡流媒體概念提齣多年，發展至今雖已陸續被應用，但仍受製於一些關鍵技術，這些技術包括網絡技術和視頻壓縮技術。本書主要將注意力放在變比特率編碼的存儲視頻在網絡服務方麵的一些技術和方法，從視頻的磁盤存儲、並發流輸入/輸齣到網絡優化傳輸等均有一定的研究。

內容提要

全書圍繞VBR流視頻在磁盤存儲、存取服務、網絡傳輸過程中所涉及的問題而展開研究與討論，主要內容包括：VBR流式視頻的網絡I/O調度與緩衝、VBR流式視頻傳輸中的率平滑規劃、VBR視頻的磁盤存儲及VBR流視頻磁盤I/O與平滑檢索、可伸縮編碼視頻特性分析、可伸縮視頻網絡適應性傳輸綜述、伸縮視頻適應性傳輸算法以及視頻錯誤傳輸保護比較研究等。

目錄

第1章 變比特率編碼視頻
1.1 引言
1.2 視頻的VBR特性
第2章 流視頻並行I/O優化
2.1 多網絡I/O係統模型
2.2 單網絡I/O調度
2.3 多網絡I/O調度
2.4 優化調度與流接納
2.5 仿真結果及性能評價
第3章 VBR流視頻的率平滑傳輸
3.1 概述
3.2 變比特率平滑模型
3.3 短路徑問題
3.4 短路徑率平滑傳輸算法
3.5 快速傳輸率平滑算法
3.6 實驗結果
3.7 其他存儲視頻率平滑算法
第4章 基於網絡特性的率平滑算法
4.1 異步傳輸的率平滑算法
4.2 殘餘帶寬下的視頻傳輸算法
第5章 流視頻實時率平滑
5.1 優化的實時率平滑模型
5.2 優化的實時率平滑算法
5.3 相關研究的比較
5.4 實驗結果與比較
第6章 流視頻的存儲優化
6.1 視頻存儲技術的發展
6.2 單磁盤接納計算模型
6.3 MZ單磁盤存儲策略
6.4 MZ磁盤組存儲策略
第7章 磁盤I/O率平滑
7.1 二次率平滑算法
7.2 磁盤I/O率平滑模型
7.3 基於分塊的率平滑調度算法
7.4 磁盤I/O的On-Off調度
7.5 率平滑檢索算法
第8章 流視頻適應性傳輸概論
8.1 流視頻的應用研究
8.2 視頻編碼與傳輸
8.3 流技術麵臨的挑戰
第9章 可伸縮流視頻VBR特性
9.1 分層擴展性編碼
9.2 先進的可擴展性編碼
9.3 FGS編碼的比特率特性
9.4 FGS編碼的質量特性
第10章 流視頻帶寬適應性傳輸算法
10.1 引言
10.2 前期基礎
10.3 問題描述
10.4 帶寬適應性傳輸算法
10.5 算法性能分析
10.6 實驗結果與討論
第11章 流視頻傳輸錯誤保護
11.1 丟包信道錯誤保護算法
11.2 無記憶誤碼信道錯誤保護算法
參考文獻

作者介紹

文摘

序言

《高清視頻編碼技術深度解析：從原理到實踐》 內容簡介： 本書深入探討瞭高清視頻編碼的核心技術，旨在為讀者構建一個全麵而紮實的理論基礎，並指引實踐中的優化方嚮。我們從最基礎的數字視頻信號入手，逐步剖析高清視頻的特性，解釋為何需要進行編碼，以及編碼所麵臨的挑戰。全書內容緊密圍繞“高清”這一關鍵詞展開，深入挖掘高清視頻在信息量、流暢度、細節錶現等方麵帶來的獨特需求，以及這些需求如何驅動編碼技術的演進。 第一章：高清視頻的基石——信號與格式 本章將帶領讀者走進高清視頻的世界，首先從數字視頻信號的基礎概念開始，解釋像素、分辨率、幀率、色彩深度等關鍵參數的含義，以及它們如何共同定義“高清”。我們將詳細對比不同高清標準（如720p、1080p、4K等）在分辨率和幀率上的差異，並分析這些差異對視覺體驗和存儲需求的影響。 隨後，我們將深入研究高清視頻的常用格式，包括但不限於YUV係列（YUV420, YUV422, YUV444）及其在高清視頻中的應用場景，解釋其采樣原理和對顔色錶現力的影響。我們會詳細闡述RGB與YUV之間的轉換關係，以及它們各自的優勢與劣勢。此外，本章還將介紹常見的視頻容器格式（如MP4, MKV, MOV等），解釋它們在存儲和組織視頻數據中的作用，並簡要提及封裝的元數據信息。 第二章：為何需要編碼？——信息冗餘的揭秘 本章將深入剖析視頻編碼的根本原因：信息冗餘。我們將從人類視覺係統的特性齣發，解釋視頻信號中存在的大量冗餘，包括： 空間冗餘（Spatial Redundancy）： 同一幀圖像中相鄰像素之間的相似性。我們會介紹基於塊的預測（Block-based Prediction）的基本原理，例如幀內預測（Intra-prediction），解釋如何利用同一幀內已編碼區域的信息來預測當前塊，從而減少需要傳輸或存儲的數據量。 時間冗餘（Temporal Redundancy）： 連續幀之間高度相似的特性。我們將詳細講解運動估計與運動補償（Motion Estimation and Motion Compensation, ME/MC）的核心思想，解釋如何通過檢測和描述像素塊在不同幀之間的運動來大幅度降低數據量。我們會介紹宏塊（Macroblock）的概念，以及如何通過搜索最佳匹配塊和傳輸運動嚮量來高效地錶示幀間變化。 統計冗餘（Statistical Redundancy）： 數據中某些值齣現的概率遠高於其他值。本章將為後續的熵編碼章節打下基礎，簡要介紹霍夫曼編碼（Huffman Coding）和算術編碼（Arithmetic Coding）的基本思想，說明如何根據符號齣現的頻率為其分配更短的碼字，以達到更高的壓縮比。 感知冗餘（Perceptual Redundancy）： 人類視覺係統對某些信息不敏感。我們將探討人眼對亮度和色彩的感知差異，以及如何在編碼過程中利用這些特性進行有損壓縮，例如量化（Quantization）過程，解釋如何通過犧牲對人眼不敏感的細節來減小數據量。 第三章：高清視頻編碼的架構——編碼流程詳解 本章將係統地介紹高清視頻編碼器的典型工作流程，通過圖文並茂的方式，清晰地展現編碼器內部各個模塊是如何協同工作的。我們將以一個通用的編碼流程為基礎，深入解析每個階段的關鍵技術： 變換（Transform）： 講解離散餘弦變換（Discrete Cosine Transform, DCT）或整數變換（Integer Transform）在將空間域的像素數據轉換到頻率域的作用。解釋變換後係數的能量集中特性，以及為何這有利於後續的量化。 量化（Quantization）： 詳細闡述量化過程，解釋如何根據人眼對頻率分量的敏感度差異，對變換後的係數進行捨入，從而實現有損壓縮。我們會介紹不同級彆的量化參數（Quantization Parameter, QP）對壓縮比和畫質的影響。 熵編碼（Entropy Coding）： 在前述章節鋪墊的基礎上，本章將深入講解兩種主要的熵編碼技術： 基於上下文的自適應二元算術編碼（Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding, CABAC）： 詳細解釋CABAC如何利用符號齣現的上下文信息來提高編碼效率，以及其在現代編碼標準中的重要性。 基於上下文的自適應變長編碼（Context-Adaptive Variable-Length Coding, CAVLC）： 介紹CAVLC的基本原理，並對比其與CABAC在效率和復雜度上的差異。 環路濾波（In-loop Filtering）： 解釋為何編碼過程中會引入失真，以及環路濾波（如去塊效應濾波器（Deblocking Filter））的作用，如何減少塊效應等編碼僞影，提升編碼後視頻的視覺質量。 第四章：現代高清視頻編碼標準——H.264/AVC與H.265/HEVC 本章將聚焦當前主流的高清視頻編碼標準，深入分析其關鍵技術和性能優勢。 H.264/AVC（Advanced Video Coding）： 幀內預測（Intra-prediction）： 詳細介紹H.264中更精細的幀內預測模式，包括多種方嚮預測，以及其對提高編碼效率的作用。 幀間預測（Inter-prediction）： 深入講解H.264的運動估計和運動補償技術，包括變宏塊尺寸（Variable Block Size）、多參考幀（Multiple Reference Frames）等高級特性。 熵編碼（Entropy Coding）： 重點介紹H.264中的CAVLC和CABAC，分析其編碼機製和效率提升。 其他關鍵技術： 如環路濾波器（Deblocking Filter），以及其工作原理。 H.265/HEVC（High Efficiency Video Coding）： 編碼樹單元（Coding Tree Unit, CTU）： 介紹HEVC引入的CTU概念，打破瞭H.264中宏塊的固定尺寸限製，允許更靈活的塊劃分，以更好地適應圖像內容。 更精細的預測模式： 詳細講解HEVC中更復雜的幀內和幀間預測模式，包括方嚮預測的增加、更小的預測單元（Prediction Unit, PU）、以及更精細的運動矢量（MV）精度。 變換單元（Transform Unit, TU）： 介紹TU的概念，允許變換尺寸與PU/CU不一緻，以更靈活地適應圖像紋理。 並行處理技術： HEVC在設計中考慮瞭並行處理的需求，介紹Tile（切片）和Wavefront Parallel Processing (WPP)等技術，以提高編碼和解碼效率。 熵編碼（Entropy Coding）： 重點分析HEVC中進一步優化的CABAC，以及其在HEVC中的工作流程。 HEVC相對於H.264的優勢： 通過數據對比，直觀展示HEVC在相同畫質下能提供更高的壓縮比，從而降低存儲和傳輸成本。 第五章：麵嚮高清視頻的編碼優化策略 本章將從實踐角度齣發，探討如何針對高清視頻的特點進行編碼優化，以在保證畫質的同時，最大化地提升編碼效率，降低數據量。 碼率控製（Rate Control）： 詳細介紹不同的碼率控製算法，如固定QP、可變QP、VBR（Variable Bitrate）和CBR（Constant Bitrate）等。分析它們在不同場景下的適用性，以及如何通過調整QP、運動估計搜索範圍等參數來實現精確的碼率控製。 場景復雜度分析與自適應編碼： 講解如何分析視頻內容的復雜度（如紋理細節、運動劇烈程度等），並根據復雜度動態調整編碼參數，例如在復雜場景使用更小的QP，在平滑場景使用更大的QP，從而在有限的碼率下達到最佳的視覺效果。 編碼預處理技術： 介紹一些可選的預處理技術，例如去噪（Denoising）和去隔行（Deinterlacing），它們可以改善輸入視頻的質量，從而提高編碼器的編碼效率和最終輸齣的畫質。 多綫程編碼與並行化： 針對高清視頻巨大的數據量，詳細闡述如何利用多綫程技術將編碼任務分解到多個CPU核心上並行執行，以顯著縮短編碼時間，提高生産效率。 編碼配置文件（Profile）與級彆（Level）的選擇： 解釋不同編碼標準中的Profile和Level的含義，以及如何根據目標播放設備和應用場景選擇閤適的Profile和Level，以平衡編碼效率、解碼復雜度與兼容性。 第六章：高清視頻編解碼器的實現與性能分析 本章將簡要介紹一些業界流行的開源高清視頻編解碼器（如x264, x265, FFmpeg等），分析它們的實現特點和性能錶現。我們將探討影響編解碼性能的關鍵因素，例如算法復雜度、內存訪問模式、CPU指令集優化等。 第七章：高清視頻編碼的未來展望 本章將對高清視頻編碼技術的未來發展趨勢進行展望，包括： 更高效率的編碼標準： 探討下一代編碼標準（如AV1）的齣現及其潛在優勢。 AI在視頻編碼中的應用： 分析人工智能和深度學習技術如何被應用於視頻內容的分析、預測和優化，以及它們在編碼器中的潛在作用。 麵嚮特定場景的編碼優化： 例如針對HDR（高動態範圍）視頻、8K超高清視頻、VR/AR視頻等的編碼挑戰和解決方案。 本書通過對高清視頻編碼核心原理的深入剖析，以及對現代編碼標準和優化策略的詳細講解，旨在為讀者提供一個係統、全麵且實用的知識體係。無論您是視頻技術的研究者、開發者，還是對高清視頻編碼有深入需求的行業從業者，本書都將是您寶貴的參考資料。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的最大感受是“專業且不失溫度”。專業性毋庸置疑，從底層硬件的緩存機製到上層應用協議的封裝細節，幾乎沒有放過。但難得的是，作者在講解這些冰冷的技術細節時，始終緊扣“用戶體驗”這個核心目標。比如，在討論如何處理突發的碼率峰值時，書裏提供的解決方案不僅僅是加大緩衝，而是探討瞭如何通過提前在播放器端進行“微緩衝預測”來平滑過渡，避免用戶察覺到卡頓。這種以用戶為中心的視角，貫穿始終。它讓我意識到，優化存儲和傳輸，最終目的不是為瞭讓服務器看起來更忙碌，而是為瞭讓屏幕前的觀眾看到一個無縫、清晰的畫麵。這本書與其說是一本技術指南，不如說是一本關於如何用工程手段實現極緻視聽體驗的哲學著作。對於任何想在視頻領域做齣深度成績的工程師來說，這本書都是一本不可或缺的案頭寶典。

評分☆☆☆☆☆

作為一名資深的技術架構師，我更看重的是書中的前瞻性和解決未來問題的潛力。這本書在討論VBR（可變比特率）視頻存儲時，對未來更高分辨率、更高幀率以及新興的VR/AR內容流的挑戰做瞭預判。它提齣的那些基於機器學習和自適應調度算法的解決方案，雖然目前實現起來成本較高，但無疑指明瞭行業的發展方嚮。它並沒有滿足於解決“眼前的IOPS和吞吐量”的問題，而是探討瞭如何建立一個“具備自我感知和動態調整能力的存儲係統”。比如，書中對基於內容分析的存儲分層策略的論述，讓人深思：我們是否能根據視頻內容的復雜度（動作場景多還是靜態場景多）來決定它應該被放在哪個級彆的存儲介質上，以實現成本和性能的最佳平衡？這種係統級的、麵嚮未來的思考模式，是很多工具手冊型書籍所缺乏的。讀完之後，我對我們未來三年技術棧的規劃都有瞭新的啓發。

評分☆☆☆☆☆

這本書，光是書名就透著一股子硬核技術範兒，坦白說，拿到手裏的時候我還是有點兒緊張的。我一個做前端的，平時打交道的大多是頁麵渲染、用戶交互那一塊兒，對於視頻流背後的存儲架構、I/O 效率這些底層原理，說實話，一直感覺是個黑盒子。但這年頭，誰能繞開流媒體呢？無論是直播帶貨，還是點播服務，視頻的流暢度直接決定瞭用戶體驗的生死。所以，我抱著“壯士斷腕”的心態開始啃。第一印象是，這本書的邏輯組織得相當清晰，不像有些技術書上來就堆砌晦澀的公式和概念，而是先搭建瞭一個宏觀的框架，讓你明白為什麼這些優化至關重要，然後纔層層深入到具體的算法和硬件接口層麵。它不是那種隻停留在理論上的空談，裏麵大量的案例分析和實際的性能瓶頸剖析，讓人感覺作者真的是在一綫戰場摸爬滾打齣來的。我尤其欣賞它對不同存儲介質（比如NVMe、SATA SSD、甚至是對傳統HDD的利用策略）在處理高並發、高帶寬視頻流時的性能差異進行瞭非常細緻的對比，這對於我們規劃新的存儲基礎設施時，提供瞭極其寶貴的參考數據。那種對細節的執著，讓我讀起來非常踏實。

評分☆☆☆☆☆

說實話，閱讀技術著作是一件很枯燥的事情，容易犯睏。但這本書在內容編排上，明顯是考慮到瞭讀者的接受程度，加入瞭很多具有畫麵感的比喻和工程實踐的側寫。我記得有一段講網絡傳輸優化時，作者用“水管的粗細”和“水流的平穩度”來對比帶寬和延遲對用戶體驗的影響，一下子就把復雜的概念具象化瞭。而且，這本書對“傳輸優化”的理解非常全麵，它不僅僅關注TCP/UDP協議層麵的調整，更深入到瞭媒體封裝格式（如MP4、TS）內部的時間戳同步和元數據管理對解封裝效率的影響。這對於我們做自研播放器優化的團隊來說，提供瞭很多新的思路。我們過去總是在播放器解碼端找問題，卻忽略瞭數據在網絡中如何被“打包”和“釋放”的這一中間環節。這本書就像一個全景掃描儀，把整個視頻流的生命周期——從硬盤的機械臂（或者固態盤的控製器）到最終用戶的屏幕——都進行瞭細緻的透視，讓人對整個係統的瓶頸有瞭更宏觀的認識。

評分☆☆☆☆☆

我最近在負責我們內部一個大型項目的視頻素材管理係統重構。原係統在高峰期經常齣現卡頓和丟幀的情況，用戶投訴率直綫飆升。我本來以為這隻是個簡單的網絡帶寬問題，但深入研究後發現，問題癥結齣在數據從存儲層嚮分發層拉取的過程中的I/O等待上。這本書簡直是雪中送炭。它對“I/O延遲”的解讀，跳齣瞭操作係統層麵簡單的讀寫隊列概念，而是結閤瞭視頻流特有的“連續性”和“時間敏感性”進行瞭深入的剖析。特彆是關於如何通過預讀取策略（Prefetching）和數據布局優化來最大化存儲吞吐量的那幾章，我幾乎是逐字逐句啃下來的。作者提齣的那種基於內容的塊大小調整策略，對於處理變碼率（VBR）視頻文件那種“時而平穩，時而暴躁”的數據訪問模式，效果齣奇地好。我按照書中的思路在測試環境中搭建瞭一個模擬環境跑瞭一輪，性能提升的數據是實實在在擺在那裏的，那種豁然開朗的感覺，比單純地加帶寬來得更具性價比。這本書真正教會瞭我如何“聰明”地讀寫數據，而不是一味地堆砌硬件。