分布式视频编码算法与系统 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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邸金红 编

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店铺： 土星图书专营店

出版社： 国防工业

ISBN：9787118108170

商品编码：29477887046

开本：32

出版时间：2016-07-01

基本信息

• 商品名称：分布式视频编码算法与系统
• 作者：邸金红
• 定价：69
• 出版社：国防工业
• ISBN号：9787118108170

其他参考信息（以实物为准）

• 出版时间：2016-07-01
• 印刷时间：2016-07-01
• 版次：1
• 印次：1
• 开本：32开
• 包装：平装
• 页数：195
• 字数：182千字

《流光溢彩：数字影像的奥秘与视界》 内容概要： 本书是一部关于数字影像处理、生成与传播的深度探索。它并非聚焦于单一的技术分支，而是以广阔的视角，勾勒出数字影像从诞生到呈现的全景图，深入浅出地解析支撑这一切的科学原理、创新算法与系统架构。我们将一同穿越像素的海洋，领略编码的精妙，理解渲染的魔法，并窥探流畅传输背后的智慧。 第一篇：像素的语言——数字影像的本质与表达 第一章：光影的数字化跃迁 1.1 模拟世界的信号与数字世界的离散： 探讨人类视觉感知如何转化为可计算的数据。从连续的光波信号，到采样（Sampling）和量化（Quantization）这两个数字化的核心步骤，详细解析它们如何将连续的模拟信息转化为有限离散的数值表示。我们将追溯CRT时代像素扫描线的工作原理，对比CCD和CMOS传感器的感光机制，理解CCD的光电转换过程和CMOS的像素并行读出优势，以及它们在捕捉光线强度、色彩信息时引入的误差和噪声。 1.2 色彩的科学与编码： 深入剖析人眼对颜色的感知机理，介绍RGB、CMYK、HSV等不同色彩模型的原理、应用场景及其相互转换。重点讲解YUV（YCbCr）色彩空间为何在视频处理中如此重要，阐述其亮度（Y）与色度（Cb, Cr）分离的设计理念，以及这种分离如何为后续的压缩优化奠定基础。我们将探究伽马校正（Gamma Correction）在不同显示设备上色彩还原一致性中的作用，以及色彩深度（Color Depth）对图像细节表现力的影响，如8-bit、10-bit、12-bit色彩的量化差异。 1.3 图像的空间结构与特征提取： 从像素网格的二维（或三维，考虑时间维度）结构出发，介绍图像的空间频率概念，理解低频分量代表图像的平滑区域，高频分量则承载着细节、边缘和纹理信息。我们将探讨图像的金字塔表示（Image Pyramids）及其在多尺度分析中的应用，例如用于特征检测或图像重建。还会介绍一些基础的图像特征提取方法，如边缘检测（Sobel, Canny）、角点检测（Harris, FAST）以及纹理描述符，它们是理解图像内容和进行后续高级处理的前提。 第二章：感知编码的艺术——人类视觉系统导向的优化 2.1 人类视觉系统的局限性与感知冗余： 深入解析人类视觉系统的特性，如明暗对比敏感度、空间频率敏感度、颜色感知差异（例如对绿色比对红色更敏感）以及时间上的视觉暂留效应。基于这些特性，理解为何并非所有图像信息都同等重要，存在大量的“感知冗余”。例如，人类对高频空间信息的感知能力在不同亮度条件下有所下降，对色度信息的变化比亮度信息的变化更不敏感。 2.2 感知编码的基本原理： 介绍基于人类视觉系统的感知编码（Perceptual Coding）的核心思想：在去除那些人眼不易察觉的冗余信息的同时，最大限度地保留人眼敏感的信息。我们将探讨视觉掩蔽效应（Visual Masking），包括空间掩蔽（Spatial Masking）和时间掩蔽（Temporal Masking），即在一个区域或一个时间点的信息感知会受到相邻区域或相邻时间点信息的影响。 2.3 量化误差的感知塑造： 重点讲解量化（Quantization）作为信息压缩的关键步骤，以及如何通过“感知量化”（Perceptual Quantization）来控制量化误差的分布。例如，通过调整量化表，对人眼不敏感的频率分量使用更粗糙的量化，而对人眼敏感的分量则使用更精细的量化，从而在减小数据量的同时，最大程度地减小视觉失真。 第二篇：信息压缩的智慧——高效存储与传输的基石 第三章：信号变换的魔力——从时域到频域的洞察 3.1 傅里叶变换（FT）的原理与应用： 介绍傅里叶变换如何将信号分解为不同频率的正弦和余弦波分量，揭示信号的频率构成。我们将讨论离散傅里叶变换（DFT）及其高效算法——快速傅里叶变换（FFT），并理解它们在图像和视频信号分析中的作用，例如在频域进行滤波或分析纹理特征。 3.2 离散余弦变换（DCT）的优势： 详细解析离散余弦变换（DCT）为何成为图像和视频压缩领域的核心工具。重点阐述DCT相对于DFT的优势，尤其是在处理具有边界效应的信号时，DCT能够生成实数输出，并且其能量聚集性更强，使得大部分能量集中在少数低频系数上。我们将通过示例说明，一副图像经过DCT变换后，大部分能量会集中在左上角的低频系数上，为后续的量化和熵编码打下基础。 3.3 小波变换（Wavelet Transform）的潜力： 介绍小波变换作为一种时频联合分析工具，能够同时提供信号在时间和频率上的局部信息。对比DCT的全局性，小波变换能够更好地捕捉信号的局部细节和奇异点，尤其在处理具有多尺度特征的图像时表现出色。我们将探讨不同类型的小波基（如Haar, Daubechies）及其在图像压缩、去噪等方面的应用。 第四章：冗余信息的剔除——熵编码的精巧设计 4.1 信息论基础与熵的概念： 回顾信息论的核心概念，如比特（bit）、信息量（information content）、信源熵（entropy）等。详细解释熵的定义，即一个随机变量平均的信息量，它代表了该变量的不确定性。理解熵的概念对于理解为何某些数据序列更易压缩至满足，而另一些则不然。 4.2 无损编码技术： 霍夫曼编码（Huffman Coding）： 详细讲解霍夫曼编码的构建过程，即如何根据符号出现的概率构建最优的前缀码。通过实际例子演示如何为图像或视频的DCT系数分配变长编码，概率越高的符号分配越短的码字，从而实现压缩。 算术编码（Arithmetic Coding）： 介绍算术编码作为一种更高级的熵编码方法，能够实现比霍夫曼编码更高的压缩率。它将整个消息编码为一个小数，并且能够处理符号概率非整数的情况，进一步减少冗余。 4.3 有损编码的基石——量化： （此处与感知编码中的量化呼应，但更侧重于数据量减少的层面）详细解释量化过程如何大幅度地减少数据信息量。从均匀量化到非均匀量化，再到前述的感知量化，理解量化是信息损失的关键环节，但也是实现高压缩比的必要手段。我们将讨论量化步长（Quantization Step）的选择对压缩率和重建质量的影响。 第三篇：动态影像的编织——视频处理的核心机制 第五章：时域冗余的利用——帧间预测的智慧 5.1 视频信号的特性： 分析视频信号相对于静态图像的独特性质，即相邻帧之间存在高度的时间相关性。一帧图像在短时间内发生的变化相对较小，大部分区域内容是重复的。 5.2 运动估计（Motion Estimation）与运动补偿（Motion Compensation）： 深入解析运动估计的核心思想：寻找视频序列中像素块在相邻帧之间的运动。我们将详细介绍块匹配算法（Block Matching Algorithms），如全搜索（Full Search, FS）、三步搜索（Three-Step Search, TSS）、菱形搜索（Diamond Search, DS）等，理解它们如何通过最小化块的残差（Residual）来找到最佳的运动矢量（Motion Vector）。 5.3 帧类型（Frame Types）： 介绍视频编码中不同帧类型的概念，如I帧（Intra-coded frame）——独立编码的帧，不依赖于其他帧；P帧（Predictive-coded frame）——依赖于前面帧进行预测编码；B帧（Bi-predictive-coded frame）——可以依赖于前面或后面的帧进行预测编码。理解不同帧类型如何协同工作，最大化时间冗余的利用。 5.4 残差编码（Residual Coding）： 在运动补偿之后，必然会产生残差（即原始图像块与预测图像块之间的差异）。介绍残差信号的性质（通常能量较低）以及如何对其进行变换（如DCT）和量化，并结合其对应的运动矢量一起编码，以实现更高效的压缩。 第六章：视频编码标准的回顾与演进 6.1 H.261 与 MPEG-1： 回顾早期视频编码标准的里程碑，了解它们在视频通信和视频光盘（VCD）等领域的贡献，以及它们在运动估计、DCT变换和熵编码方面奠定的基础。 6.2 H.263 与 MPEG-2： 探讨它们在视频分辨率、编码效率和应用领域（如广播电视、DVD）的提升，以及引入的更先进的运动估计技术和变换编码方法。 6.3 H.264/AVC (MPEG-4 Part 10)： 深入剖析H.264/AVC之所以成为经典的关键技术。详细介绍其引入的许多创新，例如： 更灵活的块划分（Variable Block Sizes）： 允许将宏块（Macroblock）进一步划分为更小的子块，以更精确地匹配运动区域，提高编码效率。 多帧预测（Multiple Reference Frames）： 允许P帧和B帧参考多达16个先前或后来的帧作为预测源，极大地提高了运动补偿的准确性。 整数变换（Integer Transform）： 采用整数形式的DCT（9/7 Tap Filter），避免了浮点运算带来的误差，提高了计算的稳定性和效率。 上下文自适应熵编码（Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding, CABAC）： 一种比上下文自适应可变长度编码（CAVLC）更高效的熵编码方法，能够根据上下文统计信息动态调整概率模型。 6.4 HEVC/H.265 与 AV1 的展望： 简要介绍新一代视频编码标准HEVC（H.265）在H.264基础上进一步提升压缩效率的技术，例如： 编码树单元（Coding Tree Unit, CTU）： 引入了比宏块更灵活的编码结构，允许自适应地划分成更小的编码单元（CU）、预测单元（PU）和变换单元（TU）。 更精细的运动估计与补偿： 包括更丰富的运动矢量预测模式、分块大小和运动区域的精细化。 更先进的变换与量化： 如二次变换（Quadratic Transform）和更灵活的变换尺寸。 更强大的熵编码： 如图形处理单元（GPU）优化的CABAC。 6.5 AV1 的开放标准理念： 简述AV1作为免版税开放标准的意义，以及它在画质和压缩效率上与HEVC的竞争，了解其在新的编码工具（如更精细的运动分析、新的变换技术）方面的探索。 第四篇：流媒体的脉动——系统架构与传输优化 第七章：数字影像的“装箱”——封装格式与容器 7.1 封装格式的必要性： 解释为何将视频、音频、字幕、元数据等多种信息组织在一起形成一个独立的文件。封装格式解决了如何将不同类型的数据流进行同步、寻址和管理的问题。 7.2 常见的封装格式： MPEG-2 Transport Stream (TS)： 详解TS格式的特点，如固定长度的数据包、PID（Packet Identifier）用于区分不同流、PCR（Program Clock Reference）用于同步。重点介绍TS在数字广播（如DVB）和IPTV中的广泛应用。 MPEG-4 Part 14 (MP4) / MOV： 介绍MP4和QuickTime MOV格式的“基于文件的结构”，如Box（Atom）的层级组织方式。重点阐述其在流媒体点播（VOD）、数字电影和移动设备中的优势，以及如何支持多种编码格式和元数据。 WebM / Matroska (MKV)： 介绍WebM作为一种开放、免版税的媒体文件格式，以及Matroska（MKV）作为一种高度灵活和可扩展的容器格式，它们在网络视频、高清内容存储中的应用。 7.3 媒体流的同步与时基： 深入探讨如何通过封装格式中的时间戳（如PTS - Presentation Timestamp, DTS - Decoding Timestamp）来确保视频、音频和字幕等流的精确同步播放。理解PTS和DTS在视频解码顺序中的作用。 第八章：网络上的“血管”——流媒体传输协议 8.1 TCP 与 UDP 的选择： 分析TCP（Transmission Control Protocol）的可靠性（三次握手、确认应答、流量控制）与UDP（User Datagram Protocol）的低延迟、高效率之间的权衡。解释为何在流媒体传输中，UDP通常是更好的选择。 8.2 实时传输协议（RTP）与实时传输控制协议（RTCP）： 详细介绍RTP作为承载实时媒体数据（视频、音频）的协议，其报文结构、序列号、时间戳的作用。深入解析RTCP如何与RTP配合，提供对流的监控、反馈和控制，例如丢包率、抖动（Jitter）统计，以及如何用于媒体流的质量评估。 8.3 流媒体传输协议（RTSP）： 介绍RTSP（Real-Time Streaming Protocol）作为一种应用层控制协议，它不传输媒体数据本身，而是用于控制媒体服务器上的媒体会话，例如“播放（Play）、暂停（Pause）、停止（Stop）、快进（Seek）”等命令。理解RTSP如何与RTP协同工作，实现对流媒体的远程控制。 8.4 HTTP 流媒体技术（HLS & DASH）： 重点介绍两种现代主流的HTTP-based流媒体传输技术： HTTP Live Streaming (HLS)： 苹果公司开发，通过将媒体分割成小的TS文件，并使用M3U8索引文件进行管理。特点是广泛的设备支持和良好的兼容性。 Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH)： 一个开放的国际标准，类似于HLS，但更加灵活和标准化。通过媒体表示描述符（MPD）文件来描述不同分辨率、比特率的媒体分片。 8.5 适应性比特率流（Adaptive Bitrate Streaming, ABS）： 深入阐述ABS的核心思想：根据客户端的网络带宽和设备性能，动态地选择最合适的媒体流（不同比特率和分辨率），以提供流畅且高质量的观看体验。分析HLS和DASH如何实现ABS，以及客户端如何进行比特率切换。 结论： 《流光溢彩：数字影像的奥秘与视界》旨在为读者构建一个关于数字影像从根本原理到实际应用的完整知识体系。通过对像素、色彩、信号变换、压缩算法、运动预测、编码标准以及流媒体传输技术的深入剖析，本书将带领您领略数字影像世界的壮丽画卷，理解其背后隐藏的科学之美与工程智慧。无论您是初入此领域的学生，还是寻求技术深度挖掘的研究者，亦或是希望理解媒体技术变革的从业者，本书都将为您提供宝贵的洞察与启迪。

评分☆☆☆☆☆

最近读到一本关于《机器学习中的概率图模型》的书，简直是为我打开了一扇新的大门。这本书系统地梳理了概率图模型的核心概念，从最基础的贝叶斯网络和马尔可夫随机场讲起，逐步深入到各种复杂的推断算法，如信念传播、变分推断和马尔可夫链蒙特卡洛方法。作者的讲解非常清晰，逻辑性极强，即使是一些非常抽象的理论，也能通过生动的例子和图示变得易于理解。特别让我印象深刻的是，书中不仅介绍了理论，还结合了大量的实际应用案例，比如在计算机视觉中的图像分割、在自然语言处理中的主题模型，甚至在生物信息学中的基因网络推断。这让我深刻体会到概率图模型在解决现实世界复杂问题时的强大能力。这本书的篇幅虽然不小，但每读一页都感觉收获满满，让我对机器学习的底层原理有了更深刻的认识，也为我后续深入研究相关领域打下了坚实的基础。如果说之前我只是对机器学习停留在“知道有这么回事”，那么读完这本书，我感觉自己已经开始“理解它的精髓”了。

评分☆☆☆☆☆

我最近阅读了一本名为《计算生物学中的算法与模型》的书，这本书的跨学科性让我耳目一新。它并没有局限于传统的计算机科学算法，而是将目光投向了生物学领域，探讨了如何利用计算方法来解决生物学中的难题。书中详细介绍了DNA测序数据的处理算法，如Smith-Waterman和Needleman-Wunsch算法在序列比对中的应用，以及Hidden Markov Model（HMM）在基因识别中的作用。让我印象深刻的是，书中还讲解了系统生物学中常用的网络分析技术，如何构建基因调控网络、蛋白质相互作用网络，并利用图论算法来分析这些网络的拓扑结构和功能。此外，书中还涵盖了蛋白质结构预测、药物分子设计等前沿领域，并介绍了一些基于机器学习和统计模型的算法。作者的讲解风格严谨而清晰，虽然涉及不少生物学和统计学知识，但都能够循序渐进地引导读者理解。这本书不仅让我看到了计算在现代生物学研究中的重要性，也为我提供了解决生物数据分析问题的多种算法和模型。

评分☆☆☆☆☆

我偶然间接触到一本《量子计算导论》的书，这本书的内容给我带来了巨大的震撼。它并没有像我之前接触到的许多关于量子计算的入门读物那样，只是简单介绍一些量子比特、叠加和纠缠的概念，而是深入地探讨了量子计算的理论基础和核心算法。书中详细阐述了量子比特的数学表示，如布洛赫球，以及量子门操作如何作用于量子比特。让我眼前一亮的是，书中对Shor算法和Grover算法的讲解，不仅给出了清晰的算法步骤，还深入剖析了它们为何能够实现指数级或平方级的加速，以及其背后所依赖的量子叠加和干涉原理。此外，书中还探讨了量子纠错码、量子退火等前沿概念，并对量子计算的未来发展趋势进行了展望。虽然这本书的数学背景要求较高，但作者的讲解非常有条理，对于我这样非物理专业背景但对量子计算充满好奇的读者来说，仍然能够从中获得大量的启发。读完这本书，我感觉自己对这个充满神秘感的领域有了更清晰的认知，也对它改变未来计算格局的可能性有了更深的体悟。

评分☆☆☆☆☆

最近，我花了不少时间仔细研读了一本关于《高级网络通信协议解析》的书，这本著作在网络协议的深度和广度上都给我留下了深刻的印象。书中没有停留在TCP/IP协议栈的表面介绍，而是深入到每一个关键协议的内部机制，比如TCP的连接建立与释放（三次握HOLD和四次挥手）的每一个细节，拥塞控制算法的演进和不同策略的优劣，以及UDP在某些场景下的独特优势。更让我惊喜的是，作者对HTTP/2和HTTP/3协议进行了非常详尽的分析，包括它们如何克服HTTP/1.1的性能瓶颈，采用多路复用、头部压缩等技术，以及QUIC协议如何基于UDP构建可靠的传输层。书中还涉及了DNS解析的层层转发、BGP路由协议的自治系统交互原理，甚至还对IPv6的地址空间和过渡技术进行了深入的阐述。书中丰富的图示和抓包分析的案例，让原本枯燥的协议细节变得生动易懂，也让我能够将理论知识与实际网络环境联系起来。这本书绝对是网络工程师、系统管理员以及任何对网络底层工作原理有浓厚兴趣的读者的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

我最近刚翻完一本关于《深度学习的数学基础》的书，这本书的内容实在是太全面了，几乎涵盖了深度学习领域所有必要的数学工具。从线性代数中的矩阵运算、特征值分解，到微积分中的梯度下降、链式法则，再到概率论中的条件概率、贝叶斯定理，以及信息论中的熵、KL散度等等，这本书都做了非常详尽的介绍。作者的讲解方式也很独特，他并没有像某些教材那样枯燥地罗列公式，而是通过大量有趣的类比和直观的图示，来解释这些数学概念是如何应用于深度学习中的。例如，在讲解矩阵乘法时，他将其比作不同特征的组合，而在介绍梯度下降时，则用山坡上滚落石头的例子来形象地说明。读这本书的过程，就像是在给我的深度学习知识体系打地基，让我对那些在神经网络中频繁出现的数学术语不再感到陌生和畏惧，而是能够真正理解它们在模型构建和优化中的作用。这本书不仅适合初学者，对于有一定深度学习基础的开发者来说，也能够帮助他们巩固和深化对底层数学原理的理解。