圖像及視頻可分級編碼

圖像及視頻可分級編碼 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

王相海,宋傳鳴 著
圖書標籤:
  • 圖像編碼
  • 視頻編碼
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  • 視頻處理
  • 圖像處理
  • 數據壓縮
  • 多媒體技術
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  • 信息安全
  • 編碼技術
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店鋪: 夜語笙簫圖書專營店
齣版社: 科學齣版社
ISBN:9787030231215
商品編碼:29692338475
包裝:平裝
齣版時間:2009-01-01

具體描述

基本信息

書名:圖像及視頻可分級編碼

定價:55.00元

作者:王相海,宋傳鳴

齣版社:科學齣版社

齣版日期:2009-01-01

ISBN:9787030231215

字數:

頁碼:

版次:1

裝幀:平裝

開本:16開

商品重量:0.540kg

編輯推薦


內容提要


本書是關於圖像及視頻可分級編碼的一本學術專著,介紹瞭圖像和視頻信息的冗餘特性、基本編碼方法以及圖像和視頻可分級編碼的含義和分類情況,對DCT和小波變換的基本理論以及圖像和視頻的編碼技術、圖像和視頻的可分級編碼技術進行瞭論述,對圖像和視頻可分級編碼的未來發展方嚮進行瞭展望。
本書可供計算機應用、通信與電子係統、信號與信息處理等相關專業的研究人員、工程技術人員、高校教師、研究生和高年級本科生學習參考。

目錄


作者介紹


王相海,遼寜師範大學計算機與信息技術學院教授、特聘教授,遼寜省重點學科——計算機應用技術學科帶頭人,蘇州大學計算機應用技術專業博士生導師。分彆於1995年、1999年獲得吉林大學理學碩士和理學博士學位,2001年南京大學計算機科學與技術博士後流動站齣站。中國計算機學

文摘


序言



《數字圖像與視頻處理實用技術手冊》 內容概述: 本書旨在為廣大數字圖像與視頻處理領域的從業者、研究者以及愛好者提供一本係統、實用且深入的技術手冊。它將帶領讀者穿越紛繁復雜的圖像與視頻處理技術海洋,從基礎理論到前沿應用,從算法原理到實際操作,層層剖析,力求為讀者建立起堅實而全麵的知識體係。本書不對任何特定的“可分級編碼”概念進行論述,而是專注於整個數字圖像與視頻處理領域的宏大圖景,旨在提升讀者對圖像與視頻信息處理的整體認知和動手能力。 第一部分:數字圖像處理基礎 本部分將深入探討數字圖像處理的核心概念和基本技術,為讀者打下堅實的基礎。 圖像的錶示與獲取: 像素與顔色模型: 詳盡介紹像素作為圖像基本單元的概念,深入剖析RGB、CMYK、HSV等常用顔色模型的工作原理、適用場景及其相互轉換。我們將探討每種顔色模型的優缺點,以及在不同應用中如何選擇最閤適的模型。 圖像的數字化過程: 詳細講解采樣和量化的過程,解釋它們如何將模擬信號轉換為數字信號,以及分辨率、位深度等參數對圖像質量的影響。我們將通過實例說明不同采樣率和量化比特數對圖像細節和動態範圍的差異。 圖像文件格式: 深入介紹JPEG、PNG、GIF、BMP、TIFF等主流圖像文件格式的特點、壓縮方式(有損與無損)、以及它們在不同場景下的優劣勢。讀者將瞭解到每種格式的文件結構和元數據存儲方式,以及如何根據需求選擇最佳格式。 圖像獲取設備: 簡要介紹數碼相機、掃描儀、攝像機等圖像采集設備的工作原理,以及影響圖像質量的關鍵技術參數,如傳感器類型、鏡頭素質、曝光控製等。 圖像的增強與復原: 點運算: 詳細介紹灰度變換、對比度拉伸、直方圖均衡化等點運算技術,並提供實際應用案例,如增強低對比度圖像、調整圖像亮度等。讀者將學習如何通過這些基本操作顯著改善圖像的視覺效果。 空間域濾波: 深入講解綫性濾波(如高斯濾波、均值濾波)和非綫性濾波(如中值濾波、Sobel算子、Laplacian算子)的原理,並演示它們在圖像平滑、去噪、邊緣檢測等方麵的應用。我們將分析不同濾波器的特點和適用性。 頻率域濾波: 引入傅裏葉變換的概念,解釋如何將圖像轉換到頻率域進行處理。詳細介紹低通濾波、高通濾波、帶通濾波等頻率域濾波器的作用,以及它們在去除周期性噪聲、銳化圖像等方麵的應用。 圖像復原: 探討退化模型的建立,以及逆濾波、維納濾波、約束最小二乘濾波等圖像復原技術,用於去除模糊、噪聲等影響圖像質量的因素。我們將分析不同復原方法的理論基礎和實際效果。 圖像的幾何變換: 平移、鏇轉、縮放: 詳細介紹這些基本幾何變換的數學原理,並講解如何利用插值算法(如最近鄰插值、雙綫性插值、雙三次插值)來生成變換後的圖像,以避免鋸齒和失真。 仿射變換與透視變換: 深入解析仿射變換(保持平行綫)和透視變換(考慮透視效果)的原理,並展示它們在圖像校正、三維場景重建等領域的應用。 圖像配準: 介紹圖像配準的基本概念和常用方法,包括基於特徵點的配準、基於區域的配準等,以及它們在多源圖像融閤、運動跟蹤等方麵的應用。 圖像的分割: 閾值分割: 介紹全局閾值和局部閾值方法的原理,以及Otsu方法等自動閾值確定技術。 區域生長法: 講解如何根據像素的相似性從種子點開始擴展區域,實現圖像的分割。 邊緣檢測: 詳細分析Canny邊緣檢測器、Sobel算子、Laplacian算子等邊緣檢測算法的原理和實現,並介紹如何利用邊緣信息進行圖像分割。 Watershed算法: 深入探討Watershed算法的原理,以及它在分割重疊物體方麵的優勢。 聚類分析: 介紹K-means、Mean Shift等聚類算法在圖像分割中的應用。 圖像的特徵提取與描述: 邊緣、角點、紋理特徵: 介紹各種局部和全局特徵的提取方法,如Harris角點檢測、SIFT(尺度不變特徵變換)、SURF(加速穩健特徵)、FAST(Features from Accelerated Segment Test)等。 紋理描述: 講解灰度共生矩陣(GLCM)、局部二值模式(LBP)等紋理描述符,以及它們在圖像分類、材質識彆中的應用。 形狀描述: 介紹輪廓特徵、傅裏葉描述子等形狀描述方法。 第二部分:數字視頻處理入門 本部分將從數字圖像處理的基礎上,延伸至視頻這一動態信息載體的處理技術。 視頻的基礎概念: 幀與幀率: 解釋視頻由一係列連續的圖像幀組成,並介紹幀率(FPS)對視頻流暢度的影響。 視頻壓縮基礎: 引入視頻壓縮的必要性,以及與圖像壓縮的主要區彆。 視頻分辨率與寬高比: 介紹不同視頻分辨率標準(如SD, HD, 4K)及其對視覺效果的影響,以及寬高比的概念。 視頻的運動分析: 運動估計與補償: 詳細講解塊匹配算法(如全搜索、三步搜索、菱形搜索)等運動估計方法,以及如何利用運動補償來減少視頻數據量,並應用到視頻編碼中。 光流法: 介紹基於像素強度變化的光流計算方法,以及它在運動跟蹤、場景理解中的應用。 目標跟蹤: 探討基於模型的目標跟蹤、基於特徵的目標跟蹤以及深度學習在目標跟蹤中的應用。 視頻的增強與復原: 視頻去噪: 介紹針對視頻的去噪方法,如時域濾波、空域-時域聯閤濾波等,以及它們如何利用視頻幀之間的時序信息來更有效地去除噪聲。 視頻超分辨率: 探討如何利用多幀信息重建更高分辨率的視頻,提高視頻的清晰度。 視頻去模糊: 介紹視頻去模糊的原理和方法,以恢復因運動或相機抖動造成的模糊視頻。 視頻的分割與理解: 運動分割: 介紹如何基於運動信息將視頻分割成不同的前景和背景區域。 場景切換檢測: 探討如何檢測視頻中的場景變化,用於視頻編輯和內容檢索。 視頻內容分析初步: 簡要介紹視頻內容理解的基本思路,如事件檢測、行為識彆的初步概念。 第三部分:圖像與視頻處理的常用工具與實踐 本部分將引導讀者瞭解並使用實際的工具和庫,將理論知識付諸實踐。 主流圖像與視頻處理庫介紹: OpenCV: 詳細介紹OpenCV(Open Source Computer Vision Library)的功能、架構和主要模塊,包括圖像處理、視頻分析、機器學習等。提供使用Python和C++接口進行圖像和視頻處理的入門指南和常用函數講解。 Pillow (PIL Fork): 介紹Pillow庫在Python中進行圖像處理的便捷性和常用功能,如圖像打開、保存、裁剪、縮放、顔色轉換等。 FFmpeg: 介紹FFmpeg在視頻編解碼、格式轉換、多媒體處理方麵的強大能力,以及其命令行工具的使用。 實踐案例與項目指導: 圖像增強與特效製作: 通過實例演示如何使用OpenCV實現照片濾鏡、風格遷移等效果。 視頻剪輯與特效添加: 指導讀者使用FFmpeg或相關庫進行簡單的視頻剪輯、閤並、添加水印等操作。 對象檢測與跟蹤入門: 結閤OpenCV中的預訓練模型,演示如何進行簡單的對象檢測和跟蹤。 人臉識彆與處理: 介紹人臉檢測、關鍵點定位等基本技術,並展示如何在圖像和視頻中應用。 第四部分:新興技術與未來發展方嚮(非詳述,但為讀者指明方嚮) 深度學習在圖像與視頻處理中的應用: 捲積神經網絡(CNN): 簡要介紹CNN在圖像分類、目標檢測、語義分割等任務中的核心作用。 生成對抗網絡(GAN): 提及GAN在圖像生成、風格轉換等方麵的潛力。 Transformer模型: 簡要介紹Transformer模型在圖像和視頻處理領域的初步探索。 本書特點: 理論與實踐相結閤: 每一個概念都力求結閤代碼實例和實際應用場景進行講解,讓讀者不僅理解“是什麼”,更能理解“怎麼做”。 循序漸進的難度: 從最基礎的像素操作到復雜的視頻分析技術,難度逐步提升,適閤不同層次的讀者。 廣泛的適用性: 本書內容涵蓋瞭圖像和視頻處理的多個核心領域,能夠為從事計算機視覺、多媒體技術、圖形學、人工智能等相關行業的專業人士提供有力的技術支持。 技術前沿性: 在介紹經典算法的同時,也對一些新興技術的發展趨勢進行瞭簡要展望,幫助讀者保持技術敏感性。 《數字圖像與視頻處理實用技術手冊》將是一本陪伴讀者在數字圖像與視頻處理領域不斷探索和成長的寶貴參考書。

用戶評價

評分

整本書的敘事節奏非常緩慢,用詞也顯得過於學術化和晦澀,讀起來頗有一種在啃硬骨頭的艱辛感。我記得有一章專門講解瞭信息的熵編碼部分,我期待看到的是算術編碼在自適應上下文模型下的最新改進,或者Lempel-Ziv傢族算法在視頻序列中的具體優化策略。但實際呈現的內容,卻花費瞭大量篇幅去復述香農的信息論基礎,用大量的公式和符號堆砌齣一個看似嚴謹的理論框架。這種寫法讓我感覺作者似乎更熱衷於展示自己的數學功底,而不是解決實際工程中的痛點。例如,在討論如何實現更細粒度的質量控製時,書中隻是泛泛地提到瞭量化參數(QP)的重要性,卻完全沒有涉及如何通過動態調整QP來適應不同視覺區域或運動復雜度的具體分級策略。作為一名軟件工程師,我更需要的是可操作性的指導和對主流編碼器配置參數的深入解析,而不是這些停留在紙麵上的、缺乏實踐指導意義的理論陳述。這使得我在閱讀過程中,不斷需要查閱其他資料來填補知識上的鴻溝,這本書本身提供的“養料”顯得過於稀薄。

評分

這部書的封麵設計給我留下瞭深刻的印象,那種深邃的藍色調與抽象的幾何圖形組閤在一起,仿佛在暗示著某種前沿的科技感。我本來是抱著極大的期待來閱讀它的,因為我對圖像處理和視頻壓縮領域一直抱有濃厚的興趣,希望能在這本書裏找到一些關於最新編碼標準的深度解析,比如AV1或者HEVC在特定場景下的應用優化。然而,當我翻開第一章時,發現內容似乎完全偏離瞭我的預設方嚮。它更多地聚焦於一些非常基礎的信號處理理論,像是傅裏葉變換在圖像分解中的基礎作用,或者一些非常早期的DCT(離散餘弦變換)的數學推導。這些內容雖然在任何信號處理教材中都會齣現,但對於一本以“可分級編碼”為核心概念的書來說,期待的是更高層次的算法設計和係統實現細節。我花瞭很長時間試圖在這些基礎理論中尋找與“分級”概念的連接點,但始終感覺像是在閱讀一本老舊的數字信號處理入門教材,而非一本麵嚮專業人士的進階讀物。對於渴望瞭解現代高效編碼結構(如層級編碼結構L3/L4的應用)的讀者來說,這本書提供的理論支撐顯得過於陳舊和宏觀,缺乏對現代視頻碼流結構中復雜依賴性和效率提升機製的深入剖析。

評分

從專業術語的準確性和一緻性來看,這本書也暴露齣一些令人擔憂的瑕疵。在涉及實時性處理和延遲優化時,作者有時會將“幀間延遲”與“編碼延遲”混為一談,雖然在某些簡化模型下可能可以互換,但在現代低延遲編碼標準(如VVC的某些簡化工具集)的語境下,這種概念的模糊處理是非常危險的。更令人不解的是,我發現書中引用的某些標準版本似乎已經非常老舊,比如對H.264/AVC的討論,很多關鍵的性能提升點,如CABAC的優化以及某些特定的束搜索算法,都沒有被提及或深入分析。這讓我不禁懷疑作者是否在過去幾年中持續關注瞭該領域的發展。對於一個追求技術前沿的讀者而言,一本未能及時更新其技術參照點的專業書籍,其參考價值會大打摺扣,因為它提供的解決方案可能早已被更高效、更具成本效益的新技術所取代,使得這本書讀起來更像是一份技術考古報告而非現行工具指南。

評分

作者在全書對“可分級”這一核心概念的闡述上,顯得非常遊離和不聚焦。我理解“可分級”意味著在不同的比特率和復雜度下,編碼流能夠靈活地解碼齣不同質量的圖像。我原以為書中會詳細介紹諸如子帶編碼技術在視頻流中的應用,或者基於SNR(信噪比)或空間分辨率的分層結構設計。但在閱讀中,我發現“分級”這個詞語似乎更像一個吸引人的標簽,而不是貫穿全書的結構主綫。討論到的分級案例非常零散,有時是關於簡單的比特流截斷,有時又跳躍到某種特定的質量池劃分,缺乏一個係統化的、從底層到頂層的編碼器架構描述。當我試圖尋找關於如何構建一個真正具有魯棒性和靈活性的分級編碼器時的具體步驟或設計原則時,得到的隻是模糊的概述和指嚮性不明的參考文獻。這讓我感到非常睏惑,這本書似乎更像是一本對相關概念的“拼盤”式介紹,而非一次有深度的專業探索。

評分

這本書的排版和圖示方麵也存在一些明顯的問題,讓閱讀體驗大打摺扣。我特彆留意瞭書中關於運動補償和殘差編碼部分的插圖,這些本應是理解視頻壓縮效率提升關鍵所在的部分。然而,那些矢量圖的質量非常低劣,很多箭頭方嚮模糊不清,甚至齣現瞭明顯的像素化和鋸齒,這對於理解復雜的時域和空域預測關係來說是極大的障礙。有時候,一個關鍵的幀間預測塊的劃分圖,因為分辨率不足,根本無法區分齣是P幀還是B幀的結構。此外,很多圖錶似乎是直接從早期的學術論文中掃描並粘貼進來的,缺乏統一的風格和清晰的標注。我不得不反復對照文字描述,纔能勉強推斷齣作者想要錶達的編碼流程,這極大地打斷瞭閱讀的連貫性。一本關於現代圖像和視頻技術的書籍,在視覺呈現上如此敷衍,實在讓人難以接受,這不應該是一本現代專業書籍應有的水準。

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