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朱秀昌 著

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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121245329

商品编码：29638909351

包装：平装

出版时间：2014-12-01

基本信息

书名：视频编码与传输新技术

定价：49.00元

作者：朱秀昌

出版社：电子工业出版社

出版日期：2014-12-01

ISBN：9787121245329

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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工具书>百科全书

内容提要

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在简单介绍视频编码与传输的基本理论和技术的基础上，分9个专题的对该领域新理论、新技术、新成果进行介绍、分析、比较和总结。主要包括：率失真优化和码率控制、分布式视频编码、可分级与多描述视频编码、多视点视频编码、视频信号的压缩感知、解码视频的差错掩盖、无线视频传输的质量保证、监控视频的智能分析和超分辨率图像重建等内容。

目录

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章 视频编码与传输基础
　1．1 概述
　　1．1．1 视频的数字化
　　1．1．2 数字视频的压缩编码
　　1．1．3 压缩视频的传输
　1．2 视频编码的基本方法
　　1．2．1 预测编码方法
　　1．2．2 变换编码方法
　　1．2．3 运动估计和运动补偿
　　1．2．4 量化和熵编码
　　1．2．5 H．261混合编码模式
　1．3 数字视频压缩标准
　　1．3．1 H．26x标准
　　1．3．2 MPEG-x标准
　　1．3．3 AVS标准
　　1．3．4 VC-1标准
　　1．3．5 HEVC标准
　1．4 数字视频的网络传输
　　1．4．1 通信网络基础
　　1．4．2 主要传输网络
　　1．4．3 网络接入技术
　　1．4．4 线IP网络的视频传输
　　参考文献
第2章 率失真优化和码率控制
　2．1 概述
　　2．1．1 视频编码的三项指标
　　2．1．2 率失真优化
　　2．1．3 码率控制
　2．2 率失真理论基础
　　2．2．1 图像的信源熵
　　2．2．2 率失真理论
　　2．2．3 主要率失真模型
　2．3 率失真优化编码
　　2．3．1 率失真优化方法
　　2．3．2 率失真优化的量化器
　　2．3．3 率失真优化的模式判决
　　2．3．4 率失真优化的运动估计
　2．4 视频编码的码率控制
　　2．4．1 码率控制基础
　　2．4．2 分层码率控制方法
　　2．4．3 H．264的码率控制
　2．5 新近的码率控制
　　2．5．1 半模糊的码率控制器
　　2．5．2 基于HVS的码率控制
　　2．5．3 平滑视频质量的码率控制
　　2．5．4 基于SSIM的码率控制
　2．6 编码复杂度
　　2．6．1 计算复杂度和视频质量
　　2．6．2 对可变复杂度算法的需求
　　2．6．3 可变复杂度算法
　　参考文献
第3章 分布式视频编码
　3．1 概述
　　3．1．1 相关信源的编码
　　3．1．2 Slepian-Wolf损编码
　　3．1．3 Wyner-Ziv有损编码
　3．2 分布式视频编码的主要方法
　　3．2．1 空域Wyner-Ziv方法
　　3．2．2 频域Wyner-Ziv方法
　　3．2．3 DISCUS编码方法
　3．3 Wyner-Ziv编码中的边信息估计
　　3．3．1 Wyner-Ziv解码框架
　　3．3．2 边信息的估计
　　3．3．3 加权运动估计的边信息预测
　　3．3．4 MAP运动估计的边信息预测
　3．4 分布式视频编码的性能
　3．5 几种特殊的分布式视频编码方法
　　3．5．1 H．264视频的分布式编码
　　3．5．2 可分级DVC
　　3．5．3 多视点DVC
　　参考文献
第4章 可分级与多描述视频编码
　4．1 概述
　4．2 可分级视频编码
　　4．2．1 空域可分级编码
　　4．2．2 质量可分级编码
　　4．2．3 时域可分级编码
　　4．2．4 细粒度可分级编码
　　4．2．5 频域可分级编码
　4．3 多描述视频编码
　　4．3．1 多描述编码
　　4．3．2 多描述编码的理论基础
　　4．3．3 基于量化的多描述编码
　　4．3．4 基于变换的多描述编码
　4．4 H．264可分级编码
　　4．4．1 空域SVC技术
　　4．4．2 时域SVC技术
　　4．4．3 信噪比SVC技术
　　4．4．4 混合SVC技术
　　参考文献
第5章 多视点视频编码
　5．1 概述
　　5．1．1 立体视觉
　　5．1．2 多视点视频
　　5．1．3 多视点视频的压缩编码
　5．2 立体视频的采集和显示
　　5．2．1 立体成像的几何模型
　　5．2．2 立体视频的采集
　　5．2．3 立体视频的显示
　5．3 多视点视频编码技术
　　5．3．1 MVC的系统框架
　　5．3．2 MVC的预测结构
　　5．3．3 宏块级编码技术
　5．4 虚拟视点合成技术
　　5．4．1 基于模型的绘制方法
　　5．4．2 基于图像的绘制方法
　5．5 多视点视频编码标准
　　5．5．1 MVC的技术要求和应用
　　5．5．2 预测结构和码流结构
　　5．5．3 MVC的档次与级别
　　5．5．4 MVC的高层语法
　5．6 二维视频转三维技术
　　5．6．1 深度图
　　5．6．2 深度图的获取
　　5．6．3 深度图的编码
　　参考文献
第6章 视频信号的压缩感知
　6．1 概述
　　6．1．1 信号的稀疏表示
　　6．1．2 信号的测量
　　6．1．3 信号的优化重建
　6．2 从测量值重建原信号
　　6．2．1 信号重建的基本概念
　　6．2．2 典型的重建算法
　6．3 基于CS的视频编码
　　6．3．1 全感知和压缩感知
　　6．3．2 CS视频编码系统
　　6．3．3 分块CS视频编码
　　6．3．4 CS编码中的关键技术
　6．4 基于CS的分布式视频编码
　　6．4．1 DCVS的基本原理和系统结构
　　6．4．2 DCVS的性能特点和关键技术
　6．5 基于CS的多描述视频编码
　　6．5．1 分块压缩感知
　　6．5．2 BCS-MDC编码
　　6．5．3 测量值分组
　　6．5．4 BCS-MDC解码
　　参考文献
第7章 解码视频的差错掩盖
　7．1 概述
　　7．1．1 视频通信中的差错控制
　　7．1．2 解码端的差错掩盖
　7．2 自适应插值的帧内差错掩盖
　　7．2．1 插值算法的约束条件
　　7．2．2 基于边缘判决的多方向插值
　　7．2．3 基于块内容的自适应掩盖
　7．3 采用模糊推理的帧间差错掩盖
　　7．3．1 掩盖块的匹配准则
　　7．3．2 使用模糊推理的掩盖算法
　　7．3．3 隶属度函数的自适应定义
　7．4 基于运动信息的H．264帧间差错掩盖
　　7．4．1 H．264中的运动矢量恢复算法
　　7．4．2 基于均值漂移的运动矢量恢复
　　7．4．3 基于核回归的运动矢量恢复
　　参考文献
第8章 线视频传输的质量保证
　8．1 概述
　　8．1．1 面向网络的视频压缩
　　8．1．2 视频传输的QoS要求
　　8．1．3 图像质量评价
　8．2 基本的QoS保证
　　8．2．1 以网络为主的QoS保证
　　8．2．2 以终端为主的QoS保证
　8．3 采用跨层设计的QoS保证
　　8．3．1 跨层设计的必要性
　　8．3．2 WMN中跨层设计的要求
　　8．3．3 跨层设计方法及优化
　8．4 线Mesh网络简介
　　8．4．1 线Mesh网络的类型
　　8．4．2 线Mesh网络的特点
　　8．4．3 线Mesh网络的标准
　　8．4．4 线Mesh网络的QoS
　8．5 WMN中的QoS模型
　　8．5．1 QoS保证的框架模型
　　8．5．2 WMN多跳链路的干扰模型
　　8．5．3 丢包模型
　　参考文献
第9章 监控视频的智能分析
　9．1 概述
　　9．1．1 视频监控
　　9．1．2 智能视频分析
　　9．1．3 视频分析的关键技术
　　9．1．4 主要应用领域
　9．2 运动目标检测技术
　　9．2．1 背景减除方法
　　9．2．2 帧间差方法
　　9．2．3 混合高斯模型（GMM）方法
　　9．2．4 光流场方法
　9．3 运动目标跟踪技术
　　9．3．1 卡尔曼滤波方法
　　9．3．2 均值漂移方法
　9．4 目标行为分析技术
　　9．4．1 行为特征的选择与表示
　　9．4．2 人体行为识别
　　9．4．3 人体行为描述
　　9．4．4 行为分析的应用
　9．5 多摄像机协同技术
　　9．5．1 应用需求和技术难点
　　9．5．2 目标特征的提取
　　9．5．3 目标轨迹的提取和交接
　　参考文献
0章 超分辨率图像重建
　10．1 概述
　　10．1．1 图像的空间分辨率
　　10．1．2 超分辨率重建基础
　　10．1．3 图像的降质模型
　　10．1．4 超分辨率重建的应用
　　10．1．5 反问题的正则化求解
　　10．1．6 超分辨率重建的主要方法
　10．2 基于插值的超分辨率方法
　　10．2．1 近邻插值
　　10．2．2 双线性插值
　　10．2．3 双立方插值
　　10．2．4 核回归插值
　10．3 基于重建的超分辨率方法
　　10．3．1 凸集投影（POCS）方法
　　10．3．2 大后验概率（MAP）方法
　　10．3．3 迭代反向投影（IBP）方法
　10．4 基于学习的超分辨率方法
　　10．4．1 邻域嵌入的方法
　　10．4．2 非局部滤波的方法
　　10．4．3 基于样例的方法
　　10．4．4 基于稀疏表示的方法
　10．5 视频序列的超分辨率
　　10．5．1 视频图像的降质模型
　　10．5．2 视频序列的超分辨率重建
　　10．5．3 运动信息的获得
　　10．5．4 窄量化集约束的投影超分辨率重建
　　参考文献

作者介绍

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朱秀昌，1982年至今，在南京邮电大学从事科研与教学工作。“中国通信学会”高级会员；“中国通信学会IP应用与增值电信技术委员会”委员；“中国电子学会”高级会员；“中国电子学会广播电视技术分会”理事；中国图象图形学会高级会员。《中国多媒体通信》杂志编委；电子工业出版社：“21世纪高等学校通信类规划教材”编审委员会委员。

文摘

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工具书>百科全书

序言

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工具书>百科全书

《智慧光联：下一代通信网络架构与应用》 内容简介 在信息爆炸、万物互联的时代浪潮下，我们正经历着一场深刻的通信技术革命。从智能手机的普及到物联网的蓬勃发展，再到人工智能的深度融合，社会对通信网络提出了前所未有的高带宽、低延迟、高可靠性和海量连接的需求。传统的通信网络架构在面对这些挑战时，逐渐显露出其局限性。《智慧光联：下一代通信网络架构与应用》一书，正是为了应对这一时代需求而精心编撰，旨在深入探讨未来通信网络的发展方向、核心技术及其广泛应用，勾勒出一幅清晰的、可持续进化的网络蓝图。 本书并非聚焦于单一技术分支，而是着眼于整个通信网络生态系统的重塑。我们将从宏观视角出发，剖析当前通信网络面临的关键瓶颈，例如网络拥塞、能耗过大、部署复杂性以及日益增长的安全威胁。在此基础上，本书将系统性地阐述下一代通信网络的核心技术理念，包括但不限于： 一、 光网络技术的深度演进与融合： 在日益增长的数据流量需求下，光纤通信作为信息传输的“高速公路”，其演进方向和能力提升至关重要。本书将深入探讨下一代光网络技术，包括： 超大容量光传输技术： 聚焦于波分复用（WDM）技术的极限扩展，如相干光通信、空分复用（SDM）以及多维度复用等前沿技术，如何实现单根光纤TB/s甚至PB/s级别的传输容量。我们将详细解析这些技术在信道编码、信号处理、调制格式和光器件等方面的最新突破，以及它们在骨干网、城域网和接入网中的部署前景。 灵活可编程光网络： 探讨软件定义光网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）在光网络中的应用，如何实现光网络的按需配置、动态调度和弹性伸缩。重点关注光网络切片、光层业务编排以及智能化的光路管理技术，以提升网络的灵活性和资源利用率。 下一代光接入网技术： 深入研究下一代PON（Passive Optical Network）技术，如25G PON、50G PON甚至更高带宽的接入技术，以及其在满足家庭、企业和垂直行业对高速率、低延迟接入需求的潜力。同时，本书也将关注光纤到桌面（FTTD）和光纤到边缘（FTTE）等更细粒度的光纤部署模式。 光网络与无线网络的融合： 探讨光网络如何为未来的5G/6G无线网络提供强大的回传和前传支持，实现“光进铜退”的深度推进。分析光通信在支持高密度基站部署、实现无线和有线网络的无缝漫游以及协同优化中的作用。 二、 智能化网络架构与控制： 未来的通信网络将不再是静态的、预设的管道，而是具备自我学习、自我优化和自我愈合能力的智慧生命体。本书将聚焦于智能化网络架构的构建，包括： 软件定义网络（SDN）与网络功能虚拟化（NFV）的深化应用： 详细阐述SDN如何通过集中控制和开放接口，实现网络流量的智能管理和策略的灵活部署。分析NFV如何将传统的硬件网络功能（如路由器、防火墙）转化为软件，运行在通用计算平台上，从而降低成本、提升灵活性和加速新业务的上线。本书将探讨SDN/NFV在实现网络切片、服务链编排以及网络自动化运维中的关键作用。 人工智能（AI）与机器学习（ML）在网络中的赋能： 深入剖析AI/ML技术如何变革网络管理和运维。涵盖智能化的流量预测与调度、异常检测与故障诊断、网络安全威胁的实时感知与防御、以及基于AI的网络资源优化与容量规划等。本书将提供具体的AI算法在网络场景下的应用案例，并探讨其在大规模、异构网络环境中的部署挑战。 边缘计算与分布式智能： 探讨边缘计算如何将计算能力和数据处理能力推向网络边缘，靠近用户和数据源，从而实现更低的延迟、更高的带宽和更好的隐私保护。分析边缘智能如何与中心化AI协同工作，构建更高效、更响应迅速的智能网络系统。 下一代网络协议与体系结构： 审视现有网络协议在应对未来流量模式和应用需求时的不足，探讨新型路由协议、拥塞控制机制以及网络架构的设计原则，以支持更灵活、更高效的数据传输。 三、 安全、可靠与绿色网络： 在构建强大通信能力的同时，网络安全、高可靠性和可持续发展是不可忽视的基石。本书将投入大量篇幅讨论： 全方位的网络安全防护： 深入研究从物理层到应用层的多层次安全防护策略。涵盖加密技术、身份认证、访问控制、入侵检测与防御（IDS/IPS）、区块链在网络安全中的应用、以及面向零信任安全模型的网络架构设计。重点分析针对新兴威胁（如DDoS攻击、APT攻击、数据泄露）的应对之道。 面向高可靠性的网络设计： 探讨冗余备份、故障切换、差错控制以及业务连续性保障等关键技术。分析如何在复杂多变的运行环境中，确保通信服务的稳定性和可用性，满足对网络可靠性要求极高的关键基础设施和行业应用。 绿色通信与可持续网络： 关注通信网络在能耗和环境影响方面的挑战。探讨低功耗芯片设计、智能功耗管理、节能算法以及可再生能源在通信基站中的应用。分析如何通过网络架构优化和资源调度，降低网络的整体碳足迹，实现可持续发展。 四、 下一代通信网络在垂直行业的创新应用： 本书的最后一个重要部分，将聚焦于下一代通信网络如何赋能各行各业的数字化转型，催生全新的应用场景和商业模式。我们将深入探讨： 智能制造与工业互联网： 分析低延迟、高可靠性的网络如何支持柔性制造、远程操控、预测性维护以及AGV（自动导引车）的协同作业，构建高度自动化和智能化的工厂。 智慧交通与自动驾驶： 阐述车联网（V2X）通信如何实现车辆与车辆、车辆与基础设施、车辆与行人之间的实时信息交换，支持高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶功能的实现，提升交通安全和效率。 远程医疗与智慧健康： 探讨高速、低延迟的网络如何支持高清远程诊断、远程手术指导、可穿戴健康监测设备的数据传输以及AI辅助的疾病预测，构建更普惠、更高效的医疗服务体系。 智慧城市与公共服务： 分析下一代网络如何支撑城市监控、智能电网、智慧水务、应急通信以及各种物联网传感器数据的汇聚与处理，提升城市管理水平和居民生活品质。 沉浸式体验与元宇宙： 探讨如何通过超高带宽、超低延迟的网络，为虚拟现实（VR）、增强现实（AR）以及未来元宇宙应用提供基础支撑，实现更真实、更具互动性的数字体验。 《智慧光联：下一代通信网络架构与应用》一书，将以严谨的学术态度、前瞻性的视野和详实的案例分析，为广大从事通信技术研发、网络工程建设、行业应用推广的专业人士，以及对未来通信技术发展感兴趣的读者，提供一份全面、深入且极具参考价值的指南。本书的阅读者将能够清晰地理解未来通信网络发展的脉络，掌握核心技术原理，并能够预见并把握新技术驱动下的广阔应用前景。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验，就像是走进了一个精心布置的学术殿堂，知识的密度非常高，需要反复咀嚼。我尤其对其中关于云游戏和元宇宙所需的超低延迟视频渲染及传输框架的章节印象深刻。作者从GPU的视频处理单元（VPU）的并行计算特性出发，详细解析了如何将编码和解码流程深度集成到渲染管线中，以最大限度地减少CPU和GPU之间的数据搬运延迟。这部分的论述逻辑严密，充满了对硬件底层特性的深刻理解。更值得称赞的是，作者并没有停留在理想化的理论模型，而是探讨了在实际部署中，异构计算资源（如FPGA加速器）如何介入，以应对极高码率和复杂编码工具集带来的计算压力。对于我这种关注未来计算范式的技术人员来说，这本书提供了扎实的理论基础和可操作的工程思路，它真正拓宽了我对“视频传输”边界的认知，已经超越了传统的流媒体范畴，直接触及了实时交互的未来核心。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的深度绝对不是初学者能一口气吃下的“快餐”。我是一个有多年音视频后端经验的工程师，在阅读关于实时传输协议（RTP/RTCP）和内容分发网络（CDN）优化的章节时，才真切感受到作者的专业积淀。他没有简单地重复那些教科书上的内容，而是着重探讨了在低延迟场景下，如何权衡带宽消耗与端到端抖动管理之间的矛盾。比如，在谈到基于WebRTC的实时通信优化时，作者引入了一些非常具体的丢包隐藏（Packet Loss Concealment）策略的对比分析，并且给出了一些在实际网络环境下性能测试的基准数据，这对于我们设计高可靠性互动视频系统至关重要。我特别欣赏作者在讨论最新的内容保护机制（DRM）时，那种批判性的视角，他不仅介绍了主流的加密技术，还指出了当前标准在面对量子计算威胁时可能存在的潜在风险，并提出了预先布局的防御思路，这种前瞻性思维在很多技术书籍中是极为罕见的。这本书更像是一位资深架构师在跟你手把手地交流，告诉你“在实际生产环境中，这条路走不通，应该这样绕行”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常沉稳、严谨，读起来让人有一种对知识的敬畏感。我最喜欢其中关于视频内容安全和版权保护策略的探讨部分。作者并没有简单地介绍水印技术，而是深入剖析了数字版权管理（DRM）系统在跨平台、跨设备生态下的互操作性难题，以及如何设计一套既能有效防止盗版，又不会对合法用户体验造成过多侵入性干扰的授权机制。特别是，作者还分析了区块链技术在视频内容溯源和授权许可管理方面的潜力与现有技术的局限性，这显示出作者对前沿交叉学科的关注度。全书的论述层层递进，逻辑链条清晰可见，即便有些章节涉及高度抽象的数学概念，作者也总能巧妙地将其与具体的编码单元或传输帧结构联系起来，使得抽象变得具体，复杂变得可理解。这本书无疑是一部能长期珍藏，并在不同技术发展阶段都能提供新洞察力的工具书。

评分☆☆☆☆☆

哇，拿到这本《视频编码与传输新技术》真的让人眼前一亮！首先从装帧设计上就能看出出版方的用心，封面那种深邃的蓝色调，配上跳跃的、富有科技感的线条图案，很有未来感。我本来以为这种技术书籍会很枯燥，但翻开目录后，发现它涵盖了从基础理论到前沿应用的广阔领域。特别是关于下一代视频压缩标准的探讨，比如VVC（Versatile Video Coding）的最新进展，作者似乎进行了非常深入的剖析，不仅仅停留在技术规范的罗列上，而是深入到算法的底层逻辑，比如如何通过更复杂的块划分和运动估计来压榨出更高的压缩效率。我注意到其中有一章专门讲了AI在视频质量增强方面的应用，这部分内容对我日常工作中处理超高清流媒体内容时特别实用，它不是空泛地谈论“人工智能”，而是详细列举了基于深度学习的超分辨率重建和去噪技术在实时编码流水线中的具体实现路径和性能瓶颈，这才是真金白银的技术干货。这本书的排版也很舒服，图文并茂，复杂的数学公式旁都有清晰的文字解释，让人在啃硬骨头的时候不至于迷失方向，感觉作者对读者的学习曲线考虑得非常周到。

评分☆☆☆☆☆

初次接触这本书时，我有点担心它会过于偏向学术界的研究成果，脱离实际工业应用。然而，事实证明我的担忧是多余的。这本书在介绍新兴的视频格式，比如3D视频和沉浸式媒体的编码挑战时，非常接地气地结合了行业标准组织（如MPEG、SMPTE）的最新工作组动态。作者对于如何将这些复杂的空间信息和时间信息进行高效打包和同步，提供了一套非常清晰的流程图和数据结构解析。例如，在探讨自适应比特率（ABR）策略时，书中没有仅仅局限于经典的基于缓冲区的切换算法，而是深入分析了基于预测模型的网络状况感知ABR，这种方法能更平滑地应对突发的网络波动，极大地提升了终端用户的观看体验流畅度。这本书的价值在于，它成功地搭建起了一座连接基础理论研究与大规模商业化部署之间的桥梁，对于项目经理和技术总监级别的读者来说，这本书提供的战略视角是无价的。