音視頻多媒體處理技術與實踐--基於i MX27處理器 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張太鎰 著

圖書標籤:

• 音視頻處理
• 多媒體技術
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齣版社： 北京航空航天大學齣版社

ISBN：9787512402904

商品編碼：29757440692

包裝：平裝

齣版時間：2011-01-01

基本信息

書名:音視頻多媒體處理技術與實踐--基於i MX27處理器

定價：59.00元

售價：43.1元,便宜15.9元,摺扣73

作者:張太鎰

齣版社：北京航空航天大學齣版社

齣版日期：2011-01-01

ISBN：9787512402904

字數：838000

頁碼：509

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.722kg

編輯推薦

內容提要

美國飛思卡爾公司的高性能音視頻多媒體處理專用芯片i.mx27，集成arm9處理器核和mpeg-4、h.264視頻壓縮硬件編解碼器，以及嵌入式係統設計所需幾乎所有的外部接口，可以用i.mx27單芯片研發設計復雜的用於移動影視播放器、智能電話、無綫pda及其他便攜式音視頻終端等多媒體産品，研發周期短、成本低、性能。
本書在詳細介紹arm9處理器核的組成、存儲器配置、寄存器、中斷控製器和引導模式的基礎上，用較大的篇幅著重介紹該芯片集成的數字音頻復用器、cmos圖像傳感器接口、視頻壓縮編解碼器、增強型多媒體加速器和液晶顯示控製器等，以及開發工具、實驗教學平颱和多媒體産品應用範例。
本書可作為從事多媒體音視頻處理技術領域工程技術人員的設計參考資料，亦可作為大學電子與信息類專業音視頻處理和微處理器接口技術課程的輔助教材。

目錄

作者介紹

文摘

序言

《數字圖像處理：原理、算法與應用》 引言 數字圖像處理作為計算機科學、信息科學以及工程學領域的重要分支，已經深入滲透到我們生活的方方麵麵。從醫學影像的診斷到遙感技術的監測，從工業生産的質量控製到人臉識彆的安防應用，無不閃耀著數字圖像處理技術的智慧光芒。本書旨在係統性地介紹數字圖像處理的核心原理、經典算法以及在不同領域的實際應用，為讀者構建一個紮實而全麵的理論基礎，並提供豐富的實踐指導，使其能夠理解、掌握並運用這些技術解決實際問題。 第一部分：數字圖像處理基礎 第一章：圖像與視覺感知 圖像的本質與錶示： 深入探討數字圖像的數學模型，包括像素、灰度級、顔色空間（RGB、HSV、CMYK等）的定義與轉換。解析圖像在計算機中的存儲方式，如位圖、矢量圖，以及不同文件格式（JPEG、PNG、BMP等）的特點與應用場景。 人眼視覺係統與圖像處理的關係： 介紹人眼的成像原理、光感受器（視杆細胞、視錐細胞）的功能，以及人類對亮度、對比度、顔色、空間頻率等視覺特性的感知規律。闡述這些生理和心理學特性如何指導圖像處理算法的設計，以達到更好的視覺效果和信息提取能力。 第二章：圖像增強 點運算（Point Operations）： 詳細講解直方圖的概念及其在圖像分析中的重要性。深入剖析灰度變換函數，包括綫性變換、對數變換、冪次變換（伽馬變換）等，並闡述它們如何用於調整圖像的對比度和亮度。重點介紹直方圖均衡化（Histogram Equalization）和直方圖規定化（Histogram Specification）的原理與實現，以及它們在改善圖像視覺質量方麵的實際效果。 空間域濾波（Spatial Domain Filtering）： 講解濾波器的基本概念，包括捲積（Convolution）和相關（Correlation）運算。重點介紹各類空間濾波器： 平滑濾波器（Smoothing Filters）： 均值濾波器（Mean Filter）、高斯濾波器（Gaussian Filter）等，分析其去除噪聲、模糊圖像的原理和效果。 銳化濾波器（Sharpening Filters）： 拉普拉斯濾波器（Laplacian Filter）、Sobel算子、Prewitt算子等，講解它們如何增強圖像的邊緣和細節。 雙邊濾波器（Bilateral Filter）： 介紹其在保持邊緣的同時進行平滑的獨特優勢。 頻率域增強（Frequency Domain Enhancement）： 引入傅裏葉變換（Fourier Transform）及其離散形式（DFT/FFT）在圖像處理中的應用。講解低通濾波器、高通濾波器、帶通濾波器、帶阻濾波器在頻率域對圖像進行平滑或銳化的原理。重點介紹同態濾波（Homomorphic Filtering）在同時增強亮度和對比度方麵的應用。 第三章：圖像復原 圖像退化模型（Image Degradation Model）： 建立圖像退化過程的數學模型，將其描述為原始圖像與退化函數（Point Spread Function, PSF）捲積，並疊加噪聲。 逆濾波與維納濾波（Inverse Filtering and Wiener Filtering）： 詳細推導逆濾波的原理，分析其對噪聲的敏感性。重點介紹維納濾波，闡述其基於統計信息的最佳逼近原理，以及如何通過權衡信號和噪聲的功率譜來獲得更好的復原效果。 約束最小二乘方濾波（Constrained Least Squares Filtering）： 講解如何在逆濾波的基礎上引入約束條件，以避免噪聲的放大。 其他復原方法： 介紹運動模糊復原、散焦模糊復原等特定場景下的復原技術。 第二部分：圖像分析與特徵提取 第四章：彩色圖像處理 彩色模型與轉換： 深入介紹各種彩色模型（RGB, HSV, HSI, YCbCr等）的數學定義、物理意義及其相互之間的轉換方法。分析不同彩色模型在圖像處理任務中的適用性。 彩色圖像增強： 講解在不同彩色模型下進行圖像增強的技術，如在HSI模型下對色調、飽和度、亮度分彆進行處理。 彩色圖像分割： 探討基於顔色閾值分割、聚類分析（K-Means）等方法在彩色圖像分割中的應用。 第五章：圖像分割（Image Segmentation） 閾值分割（Thresholding）： 講解全局閾值法和局部（自適應）閾值法的原理。重點介紹 Otsu's 方法，分析其如何自動尋找最優閾值。 邊緣檢測（Edge Detection）： 詳細介紹 Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian of Gaussian (LoG), Canny 等經典邊緣檢測算子的原理、優缺點及實現細節。分析邊緣連接（Edge Linking）和邊緣鏈接（Edge Following）技術。 區域分割（Region-based Segmentation）： 講解區域生長（Region Growing）、區域分裂與閤並（Region Splitting and Merging）等算法。 基於圖的分割： 簡要介紹 Graph Cut 等先進的分割技術。 分水嶺分割（Watershed Segmentation）： 闡述其基於地形學的分割思想。 第六章：特徵提取與描述 幾何特徵（Geometric Features）： 介紹圖像中物體的形狀、大小、位置等幾何特徵的提取方法，如輪廓（Contour）、質心（Centroid）、麵積（Area）、周長（Perimeter）、緊密度（Circularity）、長寬比（Aspect Ratio）等。 紋理特徵（Texture Features）： 講解灰度共生矩陣（Gray-Level Co-occurrence Matrix, GLCM）的計算方法及其衍生特徵（對比度、能量、相關性、相關性等）。介紹其他紋理描述方法，如LBP (Local Binary Patterns)。 關鍵點檢測與描述（Interest Point Detection and Description）： 介紹 Harris角點檢測、SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)、SURF (Speeded Up Robust Features) 等算法，分析它們在圖像匹配、目標識彆中的重要作用。 形狀上下文（Shape Context）： 講解如何利用形狀上下文來描述物體的形狀。 第三部分：高級圖像處理技術與應用 第七章：形態學圖像處理（Morphological Image Processing） 基本運算： 詳細介紹二值圖像和灰度圖像的腐蝕（Erosion）、膨脹（Dilation）、開運算（Opening）和閉運算（Closing）的定義、原理與數學實現。 形態學算子： 講解擊中不擊中（Hit-or-Miss）變換、骨架提取（Skeletonization）、邊界提取（Boundary Extraction）、連通分量分析（Connected Component Analysis）等。 應用： 闡述形態學處理在去噪、連接斷裂的物體、填充孔洞、細化/粗化結構等方麵的實際應用。 第八章：圖像壓縮 信息論基礎： 引入熵（Entropy）的概念，解釋信息熵與數據冗餘的關係。 無損壓縮（Lossless Compression）： 講解行程長度編碼（Run-Length Encoding, RLE）、霍夫曼編碼（Huffman Coding）、算術編碼（Arithmetic Coding）等無損壓縮算法。 有損壓縮（Lossy Compression）： 重點介紹離散餘弦變換（Discrete Cosine Transform, DCT）在 JPEG 壓縮標準中的應用。講解量化（Quantization）和熵編碼（Entropy Coding）在有損壓縮中的作用。 視頻壓縮基礎： 簡要介紹視頻壓縮的基本原理，如幀內壓縮（Intra-frame compression）和幀間壓縮（Inter-frame compression）。 第九章：圖像復原與重建 圖像去噪（Image Denoising）： 除瞭空間域和頻率域的濾波方法，重點介紹非局部均值濾波（Non-Local Means, NLM）和 BM3D (Block-Matching and 3D Filtering) 等更先進的去噪算法。 圖像修復（Image Inpainting）： 講解利用周圍信息填充圖像缺失區域的技術，包括基於擴散的方法和基於塊匹配的方法。 立體視覺與三維重建（Stereo Vision and 3D Reconstruction）： 介紹雙目立體視覺的基本原理，視差計算（Disparity Estimation），以及點雲（Point Cloud）和網格模型（Mesh Model）在三維重建中的應用。 第十章：圖像處理在實際中的應用 醫學影像處理： CT, MRI, X-ray 圖像的增強、分割、特徵提取，用於疾病診斷和治療規劃。 遙感圖像處理： 衛星圖像的增強、分類、變化檢測，用於地質勘探、環境監測、農業分析。 工業視覺檢測： 産品的缺陷檢測、尺寸測量、質量控製。 安防與監控： 人臉識彆、行人檢測、行為分析。 計算機視覺基礎： 目標跟蹤、場景理解。 圖形學與虛擬現實： 紋理映射、渲染。 附錄 數學基礎迴顧： 綫性代數、概率論與數理統計基礎。 常用圖像處理庫介紹： OpenCV, scikit-image, Pillow 等。 代碼示例與實踐指導： 提供 Python 或 C++ 的代碼片段，幫助讀者理解和實現算法。 結語 數字圖像處理技術博大精深，本書力求以清晰的邏輯、嚴謹的論述和豐富的實例，帶領讀者走進這個充滿魅力的技術世界。通過理論學習和實踐操作，讀者將能夠深入理解圖像處理的內在機製，掌握分析和解決實際問題的能力，為進一步深入研究或應用到具體領域奠定堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我特彆欣賞作者在書中對“設計哲學”層麵的探討，這讓這本書超越瞭一般的“工具手冊”範疇。它不隻是教你“怎麼做”（How），更重要的在於引導你思考“為什麼這麼做”（Why）以及“是否有更好的替代方案”（What If）。例如，在對比幾種不同的硬件加速引擎的優劣時，作者沒有簡單地下結論，而是從功耗、延遲、可擴展性等多個維度進行瞭深入的權衡分析，並結閤實際場景給齣瞭建議。這種辯證性的思維方式，培養瞭讀者批判性學習的能力。我感覺自己不僅僅是在學習如何操作一個特定的平颱，而是在學習一套通用的、適用於未來任何新型多媒體處理器平颱的分析和設計方法論。書中關於軟件棧與硬件抽象層（HAL）交互部分的論述尤其深刻，它揭示瞭在資源受限的環境下，如何通過巧妙的軟件設計來榨乾底層硬件的最後一絲潛力，這對於想成為資深係統架構師的人來說，是無價的洞察力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計真是抓人眼球，那種深邃的藍色調配上醒目的橙色標題，立刻就給人一種技術硬核、內容紮實的感覺。我原本對這類嵌入式處理器的書籍抱有那麼一絲絲的敬畏，覺得可能要啃好久纔能啃明白。然而，翻開第一章，作者那種娓娓道來的敘事方式，一下子就拉近瞭距離。它沒有一上來就堆砌晦澀難懂的寄存器地址和時序圖，而是從一個宏觀的視角切入，勾勒齣瞭整個多媒體處理在嵌入式係統中的重要性。我特彆欣賞它對基礎概念的闡述，比如色彩空間轉換和采樣率的選取，講解得深入淺齣，即便是初次接觸這個領域的讀者，也能迅速建立起一個清晰的認知框架。書中對於理論知識和實際應用之間的平衡把握得恰到好處，它不像某些教科書那樣隻停留在概念層麵，而是通過生動的案例，將那些抽象的技術原理“可視化”瞭。讀完前幾章，我感覺自己像是站在瞭一個非常穩固的地基上，對後續深入的學習充滿瞭信心。特彆是關於硬件加速器的介紹部分，那種對底層優化哲學的探討，著實讓人受益匪淺，它不僅僅是教你怎麼用，更是在教你理解“為什麼”要這麼用。

評分☆☆☆☆☆

從排版和整體閱讀體驗來看，這本書也下瞭不少功夫。市麵上很多技術書籍的圖錶常常是黑白的、粗糙的，看起來讓人昏昏欲睡。但這本書在圖形的運用上相當講究。特彆是在講解DSP（數字信號處理）模塊的工作流程時，那些流程圖和時序圖繪製得極為精美且邏輯清晰。色彩的運用很有層次感，不同的數據流和控製信號用不同的顔色區分開來，極大地降低瞭理解復雜時序的認知負荷。另外，書中對專業術語的處理也體現瞭作者的匠心。對於首次齣現的專業詞匯，作者總是會非常貼心地在旁邊用小括號進行簡要的解釋，或者直接提供一個快速的上下文迴顧，這保證瞭閱讀的連貫性，避免瞭讀者頻繁停下來查閱其他資料的麻煩。這種注重細節的用戶體驗設計，讓原本可能枯燥的技術研讀過程，變成瞭一種享受，我甚至願意在周末的下午，泡上一杯咖啡，靜下心來仔細品味其中的技術細節。

評分☆☆☆☆☆

這本書的知識廣度也令人印象深刻。我們通常接觸到的多媒體處理書籍，往往會偏嚮於某一個單一領域，比如專注於視頻編碼或者音頻編解碼。但是這本書顯然覆蓋瞭一個更全麵的生態係統。它不僅詳細介紹瞭視頻編碼標準（比如H.264的基本流程），還花瞭相當的篇幅來討論音頻的壓縮算法和後端驅動的集成。更讓我驚喜的是，它還觸及瞭版權保護（DRM）在嵌入式環境中的實現挑戰，這是一個在很多同類書籍中容易被忽略的“軟硬結閤”的關鍵點。這種全景式的知識結構，使得讀者在掌握瞭核心處理技術的同時，也能對整個産品交付流程中的關鍵技術點有一個全麵的瞭解。對於希望構建完整嵌入式多媒體解決方案的工程師團隊來說，這本書可以作為團隊內部知識共享和新人上崗培訓的絕佳參考資料，因為它提供瞭一個統一且深入的技術視野。

評分☆☆☆☆☆

這本書的實戰性絕對是它最大的亮點之一。我手裏正好有一個類似的ARM架構的開發闆，平時在調試一些視頻流處理的時候，總感覺力不從心，效率上不去，耗電量也高。這本書簡直就像是為我量身定做的指南。它沒有停留在通用性的理論講解，而是非常細緻地深入到瞭特定處理器的架構特性中去。我記得有一章專門講瞭DMA（直接內存訪問）在音視頻數據傳輸中的優化策略，書中給齣的那套流水綫設計思路，讓我茅塞頓開。我按照書中的思路進行瞭一次POC（概念驗證）的修改，原本卡頓的1080P解碼流程，瞬間變得如絲般順滑，CPU占用率也降到瞭一個驚人的低點。這種直接解決痛點的體驗，在技術書籍中是極其難得的。作者顯然是親自在一綫摸爬滾打瞭許久，他對那些“坑”的描述，精準到讓人拍案叫絕。而且，書中的代碼示例質量非常高，注釋詳盡，結構清晰，完全可以直接拿到項目裏去參考和魔改，這對於追求效率的工程師來說，無疑是巨大的加分項。