图像及视频可分级编码 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

王相海，宋传鸣 著

图书标签:

• 图像编码
• 视频编码
• 可分级编码
• 视频处理
• 图像处理
• 数据压缩
• 多媒体技术
• 通信技术
• 信息安全
• 编码技术

店铺： 夜语笙箫图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030231215

商品编码：29692338475

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：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.540kg

编辑推荐

---

内容提要

---

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

---

作者介绍

---

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

---

序言

---

《数字图像与视频处理实用技术手册》 内容概述： 本书旨在为广大数字图像与视频处理领域的从业者、研究者以及爱好者提供一本系统、实用且深入的技术手册。它将带领读者穿越纷繁复杂的图像与视频处理技术海洋，从基础理论到前沿应用，从算法原理到实际操作，层层剖析，力求为读者建立起坚实而全面的知识体系。本书不对任何特定的“可分级编码”概念进行论述，而是专注于整个数字图像与视频处理领域的宏大图景，旨在提升读者对图像与视频信息处理的整体认知和动手能力。 第一部分：数字图像处理基础 本部分将深入探讨数字图像处理的核心概念和基本技术，为读者打下坚实的基础。 图像的表示与获取： 像素与颜色模型： 详尽介绍像素作为图像基本单元的概念，深入剖析RGB、CMYK、HSV等常用颜色模型的工作原理、适用场景及其相互转换。我们将探讨每种颜色模型的优缺点，以及在不同应用中如何选择最合适的模型。 图像的数字化过程： 详细讲解采样和量化的过程，解释它们如何将模拟信号转换为数字信号，以及分辨率、位深度等参数对图像质量的影响。我们将通过实例说明不同采样率和量化比特数对图像细节和动态范围的差异。 图像文件格式： 深入介绍JPEG、PNG、GIF、BMP、TIFF等主流图像文件格式的特点、压缩方式（有损与无损）、以及它们在不同场景下的优劣势。读者将了解到每种格式的文件结构和元数据存储方式，以及如何根据需求选择最佳格式。 图像获取设备： 简要介绍数码相机、扫描仪、摄像机等图像采集设备的工作原理，以及影响图像质量的关键技术参数，如传感器类型、镜头素质、曝光控制等。 图像的增强与复原： 点运算： 详细介绍灰度变换、对比度拉伸、直方图均衡化等点运算技术，并提供实际应用案例，如增强低对比度图像、调整图像亮度等。读者将学习如何通过这些基本操作显著改善图像的视觉效果。 空间域滤波： 深入讲解线性滤波（如高斯滤波、均值滤波）和非线性滤波（如中值滤波、Sobel算子、Laplacian算子）的原理，并演示它们在图像平滑、去噪、边缘检测等方面的应用。我们将分析不同滤波器的特点和适用性。 频率域滤波： 引入傅里叶变换的概念，解释如何将图像转换到频率域进行处理。详细介绍低通滤波、高通滤波、带通滤波等频率域滤波器的作用，以及它们在去除周期性噪声、锐化图像等方面的应用。 图像复原： 探讨退化模型的建立，以及逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘滤波等图像复原技术，用于去除模糊、噪声等影响图像质量的因素。我们将分析不同复原方法的理论基础和实际效果。 图像的几何变换： 平移、旋转、缩放： 详细介绍这些基本几何变换的数学原理，并讲解如何利用插值算法（如最近邻插值、双线性插值、双三次插值）来生成变换后的图像，以避免锯齿和失真。 仿射变换与透视变换： 深入解析仿射变换（保持平行线）和透视变换（考虑透视效果）的原理，并展示它们在图像校正、三维场景重建等领域的应用。 图像配准： 介绍图像配准的基本概念和常用方法，包括基于特征点的配准、基于区域的配准等，以及它们在多源图像融合、运动跟踪等方面的应用。 图像的分割： 阈值分割： 介绍全局阈值和局部阈值方法的原理，以及Otsu方法等自动阈值确定技术。 区域生长法： 讲解如何根据像素的相似性从种子点开始扩展区域，实现图像的分割。 边缘检测： 详细分析Canny边缘检测器、Sobel算子、Laplacian算子等边缘检测算法的原理和实现，并介绍如何利用边缘信息进行图像分割。 Watershed算法： 深入探讨Watershed算法的原理，以及它在分割重叠物体方面的优势。 聚类分析： 介绍K-means、Mean Shift等聚类算法在图像分割中的应用。 图像的特征提取与描述： 边缘、角点、纹理特征： 介绍各种局部和全局特征的提取方法，如Harris角点检测、SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）、FAST（Features from Accelerated Segment Test）等。 纹理描述： 讲解灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）等纹理描述符，以及它们在图像分类、材质识别中的应用。 形状描述： 介绍轮廓特征、傅里叶描述子等形状描述方法。 第二部分：数字视频处理入门 本部分将从数字图像处理的基础上，延伸至视频这一动态信息载体的处理技术。 视频的基础概念： 帧与帧率： 解释视频由一系列连续的图像帧组成，并介绍帧率（FPS）对视频流畅度的影响。 视频压缩基础： 引入视频压缩的必要性，以及与图像压缩的主要区别。 视频分辨率与宽高比： 介绍不同视频分辨率标准（如SD, HD, 4K）及其对视觉效果的影响，以及宽高比的概念。 视频的运动分析： 运动估计与补偿： 详细讲解块匹配算法（如全搜索、三步搜索、菱形搜索）等运动估计方法，以及如何利用运动补偿来减少视频数据量，并应用到视频编码中。 光流法： 介绍基于像素强度变化的光流计算方法，以及它在运动跟踪、场景理解中的应用。 目标跟踪： 探讨基于模型的目标跟踪、基于特征的目标跟踪以及深度学习在目标跟踪中的应用。 视频的增强与复原： 视频去噪： 介绍针对视频的去噪方法，如时域滤波、空域-时域联合滤波等，以及它们如何利用视频帧之间的时序信息来更有效地去除噪声。 视频超分辨率： 探讨如何利用多帧信息重建更高分辨率的视频，提高视频的清晰度。 视频去模糊： 介绍视频去模糊的原理和方法，以恢复因运动或相机抖动造成的模糊视频。 视频的分割与理解： 运动分割： 介绍如何基于运动信息将视频分割成不同的前景和背景区域。 场景切换检测： 探讨如何检测视频中的场景变化，用于视频编辑和内容检索。 视频内容分析初步： 简要介绍视频内容理解的基本思路，如事件检测、行为识别的初步概念。 第三部分：图像与视频处理的常用工具与实践 本部分将引导读者了解并使用实际的工具和库，将理论知识付诸实践。 主流图像与视频处理库介绍： OpenCV： 详细介绍OpenCV（Open Source Computer Vision Library）的功能、架构和主要模块，包括图像处理、视频分析、机器学习等。提供使用Python和C++接口进行图像和视频处理的入门指南和常用函数讲解。 Pillow (PIL Fork)： 介绍Pillow库在Python中进行图像处理的便捷性和常用功能，如图像打开、保存、裁剪、缩放、颜色转换等。 FFmpeg： 介绍FFmpeg在视频编解码、格式转换、多媒体处理方面的强大能力，以及其命令行工具的使用。 实践案例与项目指导： 图像增强与特效制作： 通过实例演示如何使用OpenCV实现照片滤镜、风格迁移等效果。 视频剪辑与特效添加： 指导读者使用FFmpeg或相关库进行简单的视频剪辑、合并、添加水印等操作。 对象检测与跟踪入门： 结合OpenCV中的预训练模型，演示如何进行简单的对象检测和跟踪。 人脸识别与处理： 介绍人脸检测、关键点定位等基本技术，并展示如何在图像和视频中应用。 第四部分：新兴技术与未来发展方向（非详述，但为读者指明方向） 深度学习在图像与视频处理中的应用： 卷积神经网络（CNN）： 简要介绍CNN在图像分类、目标检测、语义分割等任务中的核心作用。 生成对抗网络（GAN）： 提及GAN在图像生成、风格转换等方面的潜力。 Transformer模型： 简要介绍Transformer模型在图像和视频处理领域的初步探索。 本书特点： 理论与实践相结合： 每一个概念都力求结合代码实例和实际应用场景进行讲解，让读者不仅理解“是什么”，更能理解“怎么做”。 循序渐进的难度： 从最基础的像素操作到复杂的视频分析技术，难度逐步提升，适合不同层次的读者。 广泛的适用性： 本书内容涵盖了图像和视频处理的多个核心领域，能够为从事计算机视觉、多媒体技术、图形学、人工智能等相关行业的专业人士提供有力的技术支持。 技术前沿性： 在介绍经典算法的同时，也对一些新兴技术的发展趋势进行了简要展望，帮助读者保持技术敏感性。 《数字图像与视频处理实用技术手册》将是一本陪伴读者在数字图像与视频处理领域不断探索和成长的宝贵参考书。

评分☆☆☆☆☆

这部书的封面设计给我留下了深刻的印象，那种深邃的蓝色调与抽象的几何图形组合在一起，仿佛在暗示着某种前沿的科技感。我本来是抱着极大的期待来阅读它的，因为我对图像处理和视频压缩领域一直抱有浓厚的兴趣，希望能在这本书里找到一些关于最新编码标准的深度解析，比如AV1或者HEVC在特定场景下的应用优化。然而，当我翻开第一章时，发现内容似乎完全偏离了我的预设方向。它更多地聚焦于一些非常基础的信号处理理论，像是傅里叶变换在图像分解中的基础作用，或者一些非常早期的DCT（离散余弦变换）的数学推导。这些内容虽然在任何信号处理教材中都会出现，但对于一本以“可分级编码”为核心概念的书来说，期待的是更高层次的算法设计和系统实现细节。我花了很长时间试图在这些基础理论中寻找与“分级”概念的连接点，但始终感觉像是在阅读一本老旧的数字信号处理入门教材，而非一本面向专业人士的进阶读物。对于渴望了解现代高效编码结构（如层级编码结构L3/L4的应用）的读者来说，这本书提供的理论支撑显得过于陈旧和宏观，缺乏对现代视频码流结构中复杂依赖性和效率提升机制的深入剖析。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图示方面也存在一些明显的问题，让阅读体验大打折扣。我特别留意了书中关于运动补偿和残差编码部分的插图，这些本应是理解视频压缩效率提升关键所在的部分。然而，那些矢量图的质量非常低劣，很多箭头方向模糊不清，甚至出现了明显的像素化和锯齿，这对于理解复杂的时域和空域预测关系来说是极大的障碍。有时候，一个关键的帧间预测块的划分图，因为分辨率不足，根本无法区分出是P帧还是B帧的结构。此外，很多图表似乎是直接从早期的学术论文中扫描并粘贴进来的，缺乏统一的风格和清晰的标注。我不得不反复对照文字描述，才能勉强推断出作者想要表达的编码流程，这极大地打断了阅读的连贯性。一本关于现代图像和视频技术的书籍，在视觉呈现上如此敷衍，实在让人难以接受，这不应该是一本现代专业书籍应有的水准。

评分☆☆☆☆☆

从专业术语的准确性和一致性来看，这本书也暴露出一些令人担忧的瑕疵。在涉及实时性处理和延迟优化时，作者有时会将“帧间延迟”与“编码延迟”混为一谈，虽然在某些简化模型下可能可以互换，但在现代低延迟编码标准（如VVC的某些简化工具集）的语境下，这种概念的模糊处理是非常危险的。更令人不解的是，我发现书中引用的某些标准版本似乎已经非常老旧，比如对H.264/AVC的讨论，很多关键的性能提升点，如CABAC的优化以及某些特定的束搜索算法，都没有被提及或深入分析。这让我不禁怀疑作者是否在过去几年中持续关注了该领域的发展。对于一个追求技术前沿的读者而言，一本未能及时更新其技术参照点的专业书籍，其参考价值会大打折扣，因为它提供的解决方案可能早已被更高效、更具成本效益的新技术所取代，使得这本书读起来更像是一份技术考古报告而非现行工具指南。

评分☆☆☆☆☆

整本书的叙事节奏非常缓慢，用词也显得过于学术化和晦涩，读起来颇有一种在啃硬骨头的艰辛感。我记得有一章专门讲解了信息的熵编码部分，我期待看到的是算术编码在自适应上下文模型下的最新改进，或者Lempel-Ziv家族算法在视频序列中的具体优化策略。但实际呈现的内容，却花费了大量篇幅去复述香农的信息论基础，用大量的公式和符号堆砌出一个看似严谨的理论框架。这种写法让我感觉作者似乎更热衷于展示自己的数学功底，而不是解决实际工程中的痛点。例如，在讨论如何实现更细粒度的质量控制时，书中只是泛泛地提到了量化参数（QP）的重要性，却完全没有涉及如何通过动态调整QP来适应不同视觉区域或运动复杂度的具体分级策略。作为一名软件工程师，我更需要的是可操作性的指导和对主流编码器配置参数的深入解析，而不是这些停留在纸面上的、缺乏实践指导意义的理论陈述。这使得我在阅读过程中，不断需要查阅其他资料来填补知识上的鸿沟，这本书本身提供的“养料”显得过于稀薄。

评分☆☆☆☆☆

作者在全书对“可分级”这一核心概念的阐述上，显得非常游离和不聚焦。我理解“可分级”意味着在不同的比特率和复杂度下，编码流能够灵活地解码出不同质量的图像。我原以为书中会详细介绍诸如子带编码技术在视频流中的应用，或者基于SNR（信噪比）或空间分辨率的分层结构设计。但在阅读中，我发现“分级”这个词语似乎更像一个吸引人的标签，而不是贯穿全书的结构主线。讨论到的分级案例非常零散，有时是关于简单的比特流截断，有时又跳跃到某种特定的质量池划分，缺乏一个系统化的、从底层到顶层的编码器架构描述。当我试图寻找关于如何构建一个真正具有鲁棒性和灵活性的分级编码器时的具体步骤或设计原则时，得到的只是模糊的概述和指向性不明的参考文献。这让我感到非常困惑，这本书似乎更像是一本对相关概念的“拼盘”式介绍，而非一次有深度的专业探索。