图像及视频可分级编码 王相海,宋传鸣 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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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030231215

商品编码：29303639787

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

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：438000

页码：348

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.540kg

编辑推荐

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内容提要

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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

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作者介绍

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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

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序言

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《数字图像与视频处理基础》 内容简介 本书系统地阐述了数字图像与视频处理的基本原理、核心技术和典型应用。内容涵盖了从数字图像和视频的形成、表示，到各类重要的处理算法，再到实际应用中的关键技术，旨在为读者构建一个全面而深入的知识体系。本书力求理论与实践相结合，不仅讲解清晰的数学原理，也辅以丰富的实例分析，帮助读者理解抽象概念并掌握实际操作。 第一章 数字图像基础 本章首先介绍数字图像的概念及其与模拟图像的区别，重点阐述了数字图像的形成过程，包括采样和量化。详细讲解了像素、分辨率、灰度级等基本概念，并介绍了常用的图像表示方法，如二值图像、灰度图像和彩色图像（RGB、HSV等色彩空间）。随后，深入探讨了图像的几何变换，包括平移、旋转、缩放、裁剪等，以及这些变换在图像处理中的作用。最后，分析了图像的质量评价指标，如客观评价（PSNR、SSIM）和主观评价，为后续章节的算法效果评估奠定基础。 第二章 图像增强与复原 图像增强是改善图像视觉效果、突出图像特征的重要手段。本章详细介绍了空间域增强技术，包括点运算（灰度变换、直方图均衡化）和邻域运算（平滑滤波、锐化滤波）。重点讲解了多种平滑滤波器（均值滤波、高斯滤波、中值滤波）及其对噪声的抑制效果，以及不同锐化滤波器（Sobel、Prewitt、Laplacian）在增强图像细节方面的原理和应用。针对图像复原问题，本章介绍了退化模型的建立，并重点讲解了逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘滤波等经典复原算法，分析了它们在不同噪声和退化情况下的性能特点。 第三章 图像变换与特征提取 图像变换是分析图像信息、提取有用特征的关键预处理步骤。本章详细介绍了傅里叶变换及其在图像频域分析中的应用，包括低通滤波、高通滤波、带通滤波等。随后，深入讲解了离散余弦变换（DCT）和离散小波变换（DWT），阐述了它们在图像压缩和多分辨率分析中的优势。在特征提取方面，本章重点介绍了边缘检测算法，包括Roberts、Sobel、Prewitt、Canny等算子的原理和实现，以及它们在提取图像轮廓信息方面的效果。此外，还涉及了角点检测（Harris角点）、纹理特征描述（如灰度共生矩阵GLCM）和形状特征描述等内容。 第四章 图像分割 图像分割是将图像划分为若干具有不同语义的区域或对象的过程，是计算机视觉和图像分析任务的基础。本章首先介绍了基于阈值法的分割技术，包括全局阈值和局部阈值，以及Otsu法等自适应阈值选择方法。随后，重点讲解了区域生长法，阐述了种子点选择、生长准则和停止条件等关键要素。针对基于边缘的分割方法，本章回顾了边缘检测技术，并介绍了如何通过边缘连接形成封闭区域。此外，还详细阐述了分水岭算法，以及基于聚类（K-means）和图割（Graph Cut）的分割方法，分析了它们各自的优缺点和适用场景。 第五章 彩色图像处理 彩色图像包含丰富的色彩信息，其处理方法与灰度图像有所不同。本章首先回顾了常见的彩色模型（RGB, CMY, HSV, HSL等），并阐述了不同模型之间的转换。随后，深入讲解了彩色图像增强技术，包括色彩平衡、色彩映射、色彩空间变换等。重点介绍了彩色图像分割的方法，如基于颜色直方图的分割、基于区域的彩色分割等。此外，还讨论了彩色图像的复原问题，如白平衡校正和色彩失真校正。 第六章 数字视频基础 视频是由一系列连续的图像帧组成的动态序列，其处理涉及到时间和空间两个维度。本章首先介绍视频的基本概念，包括帧、帧率、分辨率、比特率等，以及视频的表示方式。详细阐述了视频的形成过程，包括摄像、编码和传输。随后，重点讲解了视频的运动分析技术，包括帧间差分法、光流法和块匹配法，以及它们在运动检测和跟踪中的应用。此外，还介绍了视频的采样和量化，以及视频信号的表示形式。 第七章 视频增强与复原 视频增强旨在改善视频的视觉质量，使其更易于观察。本章首先介绍单帧图像增强技术在视频中的应用，并重点讲解了多帧融合技术，如运动补偿和时域滤波，以利用时间冗余度来降低噪声和提高清晰度。针对视频复原问题，本章介绍了视频退化模型，并讲解了基于滤波（如时域滤波器、运动自适应滤波器）和基于模型（如卡尔曼滤波）的视频复原方法。此外，还讨论了视频中的运动模糊去除和去闪烁技术。 第八章 视频分割与目标跟踪 视频分割是将视频序列划分为具有不同语义的视频对象或区域。本章首先介绍了视频分割的挑战，并重点讲解了基于前景/背景分离的分割方法，如帧差分法和背景减除法。随后，深入讨论了目标跟踪技术，包括单目标跟踪和多目标跟踪。详细介绍了多种跟踪算法，如卡尔曼滤波跟踪、粒子滤波跟踪、基于特征的跟踪（如光流跟踪、模板匹配跟踪）和基于深度学习的跟踪方法。本章还涉及了目标检测在视频中的应用，以及如何通过检测结果实现跟踪。 第九章 视频压缩技术 视频压缩是视频处理中的核心技术，旨在减少视频数据量以便于存储和传输。本章详细介绍了视频压缩的基本原理，包括空间冗余、时间冗余和视觉冗余的利用。重点讲解了混合编码框架，包括帧内预测、帧间预测（运动估计与运动补偿）、变换编码（DCT/DST）、量化和熵编码。详细介绍了H.264/AVC和HEVC等主流视频编码标准的核心技术和编码流程。此外，还简要介绍了视频编码的效率评价指标。 第十章 图像与视频的典型应用 本章将前面章节介绍的图像和视频处理技术应用于实际场景。内容涵盖了医学图像处理（如图像增强、分割、识别），遥感图像分析（如变化检测、地物分类），人脸识别与检测，行人检测与跟踪，自动驾驶中的视觉感知，以及视频监控与分析等领域。每个应用场景都将结合具体的技术原理和实例进行分析，展现图像与视频处理技术的强大能力和广阔前景。 本书旨在为对数字图像与视频处理感兴趣的读者提供一个扎实的基础，帮助他们理解该领域的关键技术，并为进一步深入研究或实际应用打下坚实基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对多媒体技术发展史有着浓厚兴趣的爱好者，我对“图像及视频可分级编码”这个主题一直抱有极大的好奇。我记得早期的视频编码标准，比如MPEG-2，虽然已经取得了巨大的成功，但在处理网络传输的突发状况时，显得相对笨拙。而“可分级”的概念，似乎预示着一种更加智能、更加适应性强的编码策略。我想象这本书可能会追溯到可分级编码的起源，介绍其发展的各个里程碑，例如一些早期的研究成果，以及后来是如何被集成到现代的编码标准中的。我特别想了解，作者是如何看待可分级编码在推动互联网视频服务普及方面的作用的。毕竟，正是这种技术，使得我们在任何地方，无论网络速度快慢，都能享受到相对流畅的视频体验。书中是否会分析一些经典的编码算法，并深入探讨它们的实现细节，以及它们在不同应用场景下的表现？我希望能够从中学习到编码设计的智慧，以及如何通过技术创新来解决实际问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字叫做《图像及视频可分级编码》，作者是王相海和宋传鸣，ISBN号是9787030231215。 读到这本书的名字，我脑海中立刻浮现出关于数字信号处理、压缩算法以及多媒体技术的一些经典理论。尤其“可分级编码”这个概念，总让我联想到在带宽受限或者对延迟敏感的应用场景下，如何灵活地调整数据传输的质量，比如在流媒体播放时，系统会根据网络状况自动选择不同清晰度的视频流，而这一切的背后，似乎都离不开这种分级编码的思想。我一直对信息如何被高效地组织和传输感到着迷，特别是当信息的形式从静态图像扩展到动态视频时，其复杂性和挑战性更是成倍增加。想想看，一张静态图片尚且需要巧妙的算法来减少冗余，而连续的画面则牵涉到时间维度的信息，如何捕捉和编码这种时间上的相关性，同时还要保证不同层次的画面信息都能被独立解码，这本身就是一项极具艺术性和科学性的工程。这本书的书名恰好点明了这一点，让我非常好奇作者们是如何深入剖析这一复杂技术的，他们是否会从理论基础出发，一步步构建起整个分级编码的体系？我期待能在这本书中找到关于各种编码标准的演进，以及在实际应用中面临的瓶颈和解决方案的论述。

评分☆☆☆☆☆

近期在整理一些关于计算机视觉和增强现实（AR）的资料，发现两者在数据处理和传输方面都有着共同的痛点。AR应用尤其需要实时、低延迟地渲染逼真的三维场景，而这些场景往往包含大量的图像和视频信息。如果不能高效地传输和处理这些数据，AR的沉浸感就会大打折扣。这时，“可分级编码”这个概念就显得尤为重要了。我猜测这本书可能会探讨如何利用可分级编码来优化AR内容的传输，例如，基础层可以包含场景的几何信息和低分辨率的纹理，而更高级的层则可以包含高分辨率的纹理、光照细节等。这样，即便是低性能的设备，也能接收到足够的信息来渲染基本场景，而高性能设备则可以接收完整数据，获得极致的视觉体验。书中是否会涉及到一些结合了可分级编码的AR/VR技术，或者探讨在这些新兴领域中，可分级编码面临的新挑战和潜在的解决方案？我很期待能在这本书中找到一些前沿的思考和实用的指导。

评分☆☆☆☆☆

我最近在研究图像处理算法，特别是在某些特定场景下，例如医疗影像诊断或者远程教育，对图像的质量要求非常高，但同时对传输效率也有着迫切的需求。传统编码方式在满足高清晰度要求时，往往会带来巨大的数据量，这在网络不稳定的环境下就成了大问题。而“可分级编码”这个词，让我觉得这本书可能提供了一种非常实用的解决方案。我设想，这种编码方式能够将图像信息按照不同的重要程度或者分辨率进行分层，这样在传输时，我们就可以根据实际情况选择传输哪些层的数据。比如，当网络带宽不足时，可以只传输基础层，获取一个大致的画面；当网络条件允许时，再传输更高级的层，逐步提升图像的细节和质量。这对于需要实时交互的应用来说，简直是福音。不知道书中是否会详细介绍不同类型的可分级编码技术，比如小波变换、帧内预测、帧间预测在可分级编码中的应用，以及它们各自的优缺点。而且，我很想知道，在实际的编码和解码过程中，是如何实现这种分层的，又是如何保证解码的灵活性和效率的。

评分☆☆☆☆☆

作为一个长期关注信息压缩技术发展的人，我对“图像及视频可分级编码”这个书名非常感兴趣。我一直认为，信息压缩的本质在于挖掘和去除冗余，而“可分级”则是在此基础上增加了一层“选择性”。也就是说，我们不仅仅是把信息压缩得更小，而是可以根据不同的需求，选择性地保留或者丢弃部分信息。这在很多领域都具有巨大的应用价值，比如在灾难救援现场，通信条件可能极其恶劣，但即使只能传输基础的图像信息，也可能为救援工作提供关键线索。我希望这本书能够深入探讨可分级编码的理论基础，包括它与传统编码方式在设计理念上的区别，以及它在不同应用场景下所扮演的角色。我尤其想知道，作者们是如何平衡编码效率、解码复杂度以及分级灵活性这几个关键因素的。这本书是否会详细介绍一些主流的可分级编码标准，比如SVC（Scalable Video Coding），并分析其在实际应用中的成功案例和遇到的挑战？我期待能够从书中获得对这一领域更深刻的理解。