数字视频处理（原书第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[土耳其] A.缪拉·泰卡尔普（A. Murat Tekalp） 著，曹铁勇 译

图书标签:

• 数字视频处理
• 视频处理
• 图像处理
• 数字媒体
• 计算机视觉
• 图像分析
• 视频编码
• 视频压缩
• 多媒体技术
• 信号处理

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111580423

版次：2

商品编码：12243193

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 国外电子与电气工程技术丛书

开本：16开

出版时间：2017-11-01

用纸：胶版纸

页数：301

内容简介

　　本书是数字视频处理的图书，深入阐述数字图像与视频处理技术。第2版更新了近80%的内容，全书章节调整为全新的8章，包括图像滤波、运动估计、视频分割、视频滤波、图像压缩和视频压缩等，尤其体现了在信号处理和计算机视觉方面的重要进展，以及3D、超高分辨率的视频和数字电影的新应用。

目录

出版者的话
译者序
前言
第1章多维信号与系统
1.1多维信号
1.1.1有限域信号和周期信号
1.1.2对称信号
1.1.3特殊的多维信号
1.2多维变换
1.2.1连续信号的傅里叶变换
1.2.2离散信号的傅里叶变换
1.2.3离散傅里叶变换
1.2.4离散余弦变换
1.3多维系统
1.3.1冲激响应和2D卷积
1.3.2频率响应
1.3.3FIR滤波器和对称性
1.3.4IIR滤波器和偏微分方程
1.4多维采样理论
1.4.1格上采样
1.4.2格上采样信号的频谱
1.4.3格上采样的奈奎斯特准则
1.4.4基于格上采样点的重构
1.5采样结构转换
参考文献
习题集
第2章数字图像与数字视频
2.1人类视觉系统和色彩
2.1.1色觉与模型
2.1.2对比灵敏度
2.1.3空�彩逼德氏煊�
2.1.4立体/深度感知
2.2模拟视频
2.2.1逐行扫描和隔行扫描
2.2.2模拟视频信号格式
2.2.3模拟/数字转换
2.3数字视频
2.3.1空间分辨率和帧率
2.3.2色彩、动态范围和位深
2.3.3彩色图像处理
2.3.4数字视频标准
2.43D视频
2.4.13D显示技术
2.4.2立体视频
2.4.3多视角视频
2.5数字视频应用
2.5.1数字电视
2.5.2数字电影
2.5.3互联网视频流
2.5.4计算机视觉和场景/活动理解
2.6图像与视频质量
2.6.1可视失真
2.6.2主观质量评价
2.6.3客观质量评价
参考文献
第3章图像滤波
3.1图像平滑
3.1.1线性移不变低通滤波
3.1.2双边滤波
3.2图像重采样和多分辨率表示
3.2.1图像抽取
3.2.2内插
3.2.3多分辨率金字塔表示
3.2.4小波表示
3.3图像梯度估计、边缘和特征检测
3.3.1图像梯度的估计
3.3.2拉普拉斯估计
3.3.3Canny边缘检测
3.3.4Harris角检测
3.4图像增强
3.4.1基于像素的对比度增强
3.4.2用于色调映射和图像锐化的空间滤波
3.5图像去噪
3.5.1图像与噪声模型
3.5.2DFT域的线性空不变滤波器
3.5.3局部自适应滤波
3.5.4非线性滤波：顺序统计、小波收缩和双边滤波
3.5.5非局部滤波：NL均值和BM3D
3.6图像复原
3.6.1模糊模型
3.6.2线性空不变模糊退化图像的复原
3.6.3盲复原——模糊识别
3.6.4空变模糊退化图像的复原
3.6.5图像修补
参考文献
习题集
MATLAB资源
第4章运动估计
4.1成像
4.1.1相机模型
4.1.23D运动的光度效应
4.2运动模型
4.2.1投影运动和表观运动
4.2.23D刚体运动投影模型
4.2.32D表观运动模型
4.32D表观运动估计
4.3.1稀疏对应估计、光流估计与图像配准问题
4.3.2光流方程和法向流
4.3.3位移帧差
4.3.4运动估计是病态问题：遮挡和孔径问题
4.3.5分层运动估计
4.3.6运动估计的性能评价
4.4差分法
4.4.1Lucas�睰anade法
4.4.2Horn�睸chunk 运动估计
4.5匹配算法
4.5.1基本的块匹配
4.5.2可变大小块匹配
4.5.3分层块匹配
4.5.4广义块匹配——局部变形运动
4.5.5来自特征对应的单应性估计
4.6非线性优化法
4.6.1像素递归运动估计
4.6.2贝叶斯运动估计
4.7变换域法
4.7.1相位相关法
4.7.2空域频谱法
4.83D运动与结构估计
4.8.1相机标定
4.8.2仿射重建
4.8.3投影重建
4.8.4欧几里得重建
4.8.5平面视差和相对仿射结构重建
4.8.6基于立体视觉的稠密结构
参考文献
习题集
MATLAB资源
第5章视频分割与跟踪
5.1图像分割
5.1.1阈值法
5.1.2聚类
5.1.3贝叶斯法
5.1.4图方法
5.1.5主动轮廓模型
5.2变化检测
5.2.1镜头边界检测
5.2.2背景相减
5.3运动分割
5.3.1主要运动分割
5.3.2多运动分割
5.3.3基于区域的运动分割：色彩与运动融合
5.3.4同步进行运动估计与分割
5.4运动跟踪
5.4.1基于图的空�彩狈指钣敫�踪
5.4.2KLT跟踪
5.4.3MS跟踪
5.4.4粒子滤波跟踪
5.4.5主动轮廓跟踪
5.4.62D�瞞esh 跟踪
5.5图像和视频抠图
5.6性能评估
参考文献
习题集
网络资源
第6章视频滤波
6.1空时滤波原理
6.1.1视频的频谱
6.1.2运动自适应滤波
6.1.3运动补偿滤波
6.2视频格式转换
6.2.1下变频
6.2.2去隔行
6.2.3帧率转换
6.3多帧的噪声滤除
6.3.1运动自适应噪声滤除
6.3.2运动补偿噪声滤除
6.4多帧复原
6.4.1多帧建模
6.4.2多帧维纳复原
6.5多帧超分辨率
6.5.1超分辨率
6.5.2低分辨率采样建模
6.5.3频域超分辨率
6.5.4多帧空域法
参考文献
习题集
第7章图像压缩
7.1图像压缩基础
7.1.1信息论概念
7.1.2图像压缩系统的组成
7.1.3量化
7.1.4符号编码
7.1.5赫夫曼编码
7.1.6算术编码
7.2无损图像压缩
7.2.1位平面编码
7.2.2RLC和ITU G3/G4标准
7.2.3自适应算术编码和JBIG
7.2.4早期无损预测编码
7.2.5JPEG�睱S标准
7.2.6Lempel�瞆iv编码
7.3离散余弦变换编码和JPEG
7.3.1离散余弦变换
7.3.2ISO JPEG标准
7.3.3编码器控制和压缩失真
7.4小波变换编码和JPEG 2000
7.4.1小波变换和滤波器的选择
7.4.2ISO JPEG 2000标准
参考文献
习题集
网络资源
第8章视频压缩
8.1视频压缩方法
8.1.1帧内压缩、运动JPEG 2000和数字电影
8.1.23D变换编码
8.1.3运动补偿变换编码
8.2早期视频压缩标准
8.2.1ISO和ITU标准
8.2.2MPEG��1标准
8.2.3MPEG��2标准
8.3MPEG ��4 AVC/ITU�睺 H.264标准
8.3.1输入视频格式和数据结构
8.3.2帧内

前言/序言

　　前言
　　本书于1995年出版了第1版，是第一本全面介绍数字视频处理的教材，当时根据视频处理领域的重要论题分成了25章，在一个学期的课程中，每章可以用一到两次课进行讲授。那个时期的数字视频技术和视频处理算法还不太成熟，数码摄像机和DVD刚刚商业化，数字电视标准正在制定，而数字电影还没有纳入议程。因此，与当今的技术水平相比，第1版中的一些方法/算法和技术已经过时，比如像素级回归的运动估计、矢量量化、不规则形状压缩、基于模型的编码等已不再先进，还有一些诸如模拟视频/电视和128K可视电话等技术则已经淘汰了。同时近20年来的重大进展显然也无法体现出来。
　　第1版出版至今已有20多年了，在当今这个数字化时代，数字视频已广泛应用于我们的日常生活。信号处理与计算机视觉领域的重大发展促进了视频处理算法的不断成熟，能够应用于不同用途的最常用又有效的算法与技术也更加清晰。因此，现在是本书推出新版的最好时机。本书围绕图像与视频处理的最新发展进行了精心编排，力图成为一本内容全面、结构严谨的教材。
　　第2版大幅度改进了内容与表述风格的组织方式，包含当今最先进的技术、最有效的算法和最新的知识。全书共分8章，每章对应一个主题，分别是多维信号处理、图像/视频基础、图像滤波、运动估计、视频分割、视频滤波、图像压缩、视频压缩。每个主题侧重介绍最有效的技术。与第1版相比，这一版不是简单的内容增补，而是一次全新的改写。
　　本书可作为高年级本科生或研究生的数字图像与视频处理课程的教材，要求读者预先掌握微积分、线性代数、概率论和一些基本的数字信号处理概念。具有计算机科学背景但不熟悉信号处理基本概念的读者，则可以跳过第1章，从第2章开始学习。尽管本书表述严谨，但仍然像一般教材一样从原理开始讲起，因此也可以用作产业界或学术界的工程师和研究人员自学的参考书。本书有助于读者理解图像和视频处理方法的理论基础，学习用最通用、最有效的算法解决常见的图像与视频处理问题。大部分章后提供习题集（部分习题集中还含有MATLAB练习），通过这些可加深读者对知识的理解和对方法的掌握。
　　数字视频处理就是对数字视频比特流的各种操作。所有数字视频应用都离不开压缩。此外，为了获得高质量图像或提取特定信息，数字视频应用也离不开广泛应用于格式转换、增强、复原、高分辨率重建等场合的滤波处理；有些应用还需要用到其他的处理，以实现运动估计、视频分割和3D场景分析。视频的帧与帧之间存在着大量的时间相关性（冗余），这使得视频处理不同于静态图像处理。可以将视频看成静态图像序列，并逐帧独立处理。但若采用基于帧间相关性的多帧联合处理技术，我们能够开发出更有效的视频处理算法，例如运动补偿滤波和预测。此外，某些任务（比如运动估计或动态场景分析）显然是无法基于单个图像来进行的。
　　本书的目的是为读者提供图像（单帧）和视频（多帧）处理方法的数学基础。特别是，本书还回答了以下基本问题：
　　●如何从噪声中分离出图像（信号）？●内插、复原和超分辨率重建之间是否有内在的联系？●对于不同的应用，该如何估计2D和3D运动？●如何将图像和视频分割成感兴趣区域？●如何跟踪视频中的对象？●与图像滤波相比，视频滤波问题是否更趋向于适定？●超分辨率重建为何能够实现？●能否从视频片段中得到高质量的静态图像？●图像和视频压缩为什么能够实现？●如何压缩图像和视频？●图像/视频压缩的最新国际标准是什么？●3D视频表示和压缩的最新标准是什么？图像和视频处理的大都是病态问题（欠定的和/或对噪声敏感的），并且它们的解都依赖于某些图像和视频模型。附录B讨论了用于病态问题解的图像建模方法。实际上，图像模型可以分成基于局部平滑、基于变换域稀疏和基于非局部自相似的种类。
　　图像处理算法大都使用了以上模型中的一种或多种。此外，视频模型还包括基于全局平移或块平移、参数化运动、运动（空间上）的平滑性、时域运动单调性（时域连续或平滑）、3D空时频域的平面支撑等类。
　　各章概述如下。
　　第1章回顾了多维信号、变换和系统的基础知识，它们是许多图像和视频处理方法的理论基础。该章还介绍了格上空时采样的体制（如逐行和隔行采样），以及采样格式转换理论。读者如果具有计算机科学背景但不熟悉信号处理概念，则可以跳过本章，直接从第2章开始学习。
　　第2章给出了数字图像与视频的基础知识。主要内容包括人类视觉、空间频率、彩色模型、模拟和数字视频表示、数字视频标准、3D立体/多视角视频表示、数字视频质量评估等基本概念，以及一些常见的数字视频应用，如数字电视、数字电影和网络视频流等。
　　第3章介绍了图像（静止帧）滤波类问题，比如图像重采样（抽取与内插）、梯度与边缘检测、增强、去噪、复原等。还介绍了线性移不变滤波器、自适应滤波器和非线性滤波器。附录B给出了求解病态逆问题的一般性框架。
　　第4章介绍了2D和3D运动估计方法。运动估计是数字视频处理的核心，因为运动是视频的显著特征，并且运动补偿滤波是利用时间冗余的最有效方法。再者，许多计算机视觉工作的第一步都是2D或3D运动估计与跟踪。2D运动估计一般分为稠密光流或稀疏对应估计两类，可以基于参数法和非参数法来实现。非参数法包括基于图像梯度的光流估计法、块匹配法、像素递归法、贝叶斯法和相位相关法。基于仿射模型或单应性的参数法可以用于图像配准或局部变形估计。3D运动/结构估计法一般都基于双帧极线约束法（主要针对立体对）或多帧因子分解法。欧几里得3D结构重建需要对所有相机进行标定，而投影重建法则无需标定。
　　第5章介绍了图像分割和变化检测，以及基于参数聚类法和贝叶斯法的主要运动或复杂运动分割。我们还讨论了运动估计与分割的同时实现问题。因为双视角运动估计技术对于图像梯度或对应点的估计精度很敏感，因此我们也对长的单目序列或立体像对中分割对象的运动跟踪进行了讨论，其结果更鲁棒。
　　第6章介绍了视频滤波，包括标准转换、去噪和超分辨率重建等内容。首先介绍了运动补偿滤波的基本原理，随后介绍了标准转换问题，包括帧速转换和去隔行等。视频帧的画面中经常存在颗粒，尤其在静止帧模式下观看时更加严重。为此，讨论了用于噪声抑制的运动自适应和运动补偿滤波。最后介绍了一种统一各种视频滤波问题的综合模型，可用于低分辨率视频获取和超分辨率重建。
　　第7章介绍了包括二值图像（传真）和灰度图像在内的静态图像压缩方法与标准，如JPEG和JPEG 2000等。还特别讨论了无损的图像压缩、有损的离散余弦变换（DCT）编码和小波变换编码等方法。
　　第8章讨论了视频压缩方法和标准，它们是实现数字电视、数字电影等数字视频应用的基础。在简要介绍了视频压缩的不同方法后，详细描述了MPEG��2、AVC/H.264和HEVC(高效视频编码）等标准，以及这些标准在可伸缩视频编码和立体和多视角视频编码方面的扩展。
　　本书是近20多年来我在数字图像与视频处理领域的教学结晶。本书内容丰富，结构合理，全面覆盖了图像滤波、运动估计、视频分割与跟踪、视频滤波、图像/视频压缩等方面的基本原理和最新成就。然而，一本书无法覆盖数字视频处理和计算机视觉领域所有的最新成就，因此本书只对最基本、最常用的技术和算法加以详解，而对更多的先进算法和最新研究成果只进行简介，并提供用于自学的参考文献。大部分章节最后都包含习题集（部分习题集还包含MATLAB练习），以便读者对所学到的方法进行练习。
　　教师可以通过申请获得教学资料。表P.1提供了一个教学建议，按照一个学期14周、每周两次课、每次课75分钟的方式进行组织，可在一个学期的数字图像与视频处理课程中讲完本书的全部内容。另一种方式是将本书内容分到两个学期中，这样有更多时间对每个主题的细节进行探讨：第一学期可以开设数字图像处理课程，讲解第1、2、3、7章中的内容；第二学期开设数字视频处理课程，讲解第4、5、6、8章的内容。
　　表P.1一学期课程的教学建议每次课的编号专题章/节12D信号与2D变换1.1节、1.2节22D系统、2D FIR滤波器、频率响应1.3节3格上空时采样1.4节、1.5节4数字图像/视频、人类视觉、视频质量第2章5矢量矩阵表示、图像模型、图像/视频处理中病态问题的表达附录A、附录B6抽取、内插、多分辨率金字塔3.2节7梯度估计、边缘/角检测3.3节8图像增强、点操作、钝化掩模、双边滤波3.1节、3.4节9噪声滤波：LSI滤波器（自适应、非线性、非局部滤波器）3.5节10图像复原：迭代法、POCS3.6节11运动建模、光流法、对应法4.1节、4.2节、4.3节12不同的方法：Lukas�睰anade、参数模型4.4节13块匹配、参数模型估计中的特征匹配、相位相关法4.5节、4.7节143D运动估计、对极几何4.8节15变化检测、视频分割5.2节、5.3节16运动跟踪5.4节、5.5节17运动补偿滤波、多帧联合去隔行、去噪6.1节、6.2节、6.3节18超分辨率重建6.5节19数据/图像压缩介绍、信息论概念、熵编码、算术编码7.1节20无损位平面编码、G3/G4、JBIG标准7.2节21预测数据编码、JPEG标准7.2节22DCT与JPEG图像压缩7.3节23小波变换、JPEG 2000图像压缩7.4节24MC�睤CT、MPEG��1、MPEG��28.1节、8.2节25MPEG��4 AVC/H.264标准8.3节26HEVC8.4节27可分级视频编码、DASH自适应流、抗误码8.5节283D/立体和多视角视频压缩8.6节显然，本书是信号处理和计算机科学相关组织研究成果的荟萃。每章都有很多引用并列出了相关参考文献，但肯定无法涵盖图像和视频领域科研与工业部门杰出研究者的所有成就。此外， 对于ISO和ITU组织中各位科学家经多年工作取得的图像与视频编码的显著成果，这里也难以一一致意。
　　最后，衷心感谢Xin Li (美国西弗吉尼亚大学，WVU)、 Eli Saber、Moncef Gabbouj、 Janusz Konrad和H.Joel Trussell在本书成稿过程中的贡献。同时感谢Prentice Hall出版社的Bernard Goodwin、 Kim Boedigheimer和 Julie Nahil的帮助与支持。
　　A.Murat Tekalp于土耳其伊斯坦布尔Koc大学

荧幕之魅：解码动态影像的奥秘 在信息爆炸的时代，我们每天都被海量的视觉信息所包围，而其中最引人注目、最具冲击力的莫过于动态影像。从家庭录影的温馨瞬间，到好莱坞大片的恢弘史诗，再到虚拟现实带来的沉浸式体验，数字视频已经深刻地改变了我们感知世界、交流信息的方式。然而，当我们按下播放键，流畅而逼真的画面呈现在眼前时，我们是否曾想过，这背后究竟蕴含着怎样的技术魔法？究竟是什么样的原理，让静态的像素点能够跳跃、流动，最终汇聚成一个个生动的故事？ 这本书，并非直接探讨“数字视频处理（原书第2版）”这一特定教材的每一章每一节，而是旨在揭示数字视频处理领域中那些最为核心、最基础的原理和技术。它将带您走进一个充满奇妙洞察的领域，从最微观的像素层面，逐步深入到宏观的视频系统构成，理解那些让影像栩栩如生的关键环节。我们将一起探索，那些在幕后默默工作的算法和模型，是如何赋予视频生命力，又是如何不断推动着影像技术的进步。 像素的舞蹈：捕捉与还原的艺术 一切的起点，都始于最基本的光影之舞——像素。数字视频，归根结底，是由无数个小小的像素点在时空中排列组合而成。而要将现实世界的丰富色彩和亮度信息转化为计算机能够理解的数字信号，就需要精妙的“捕捉”技术。这不仅仅是简单的拍照，而是涉及到感光元件的特性、色彩空间的转换、量化和编码等一系列复杂过程。我们将深入浅出地解析这些过程，让您理解为何不同摄像设备拍摄出的画面在色彩和细节上存在差异，以及这些差异是如何产生的。 更重要的是，一旦这些数字信号被捕获，如何将它们“还原”成我们肉眼所见的流畅画面，同样是一门艺术。这涉及到信号的解码、色彩空间的重构、以及显示设备的驱动。我们会探讨不同视频编码格式（如H.264、HEVC等）在信息压缩和还原方面的巧妙之处，理解它们如何在保证视觉质量的同时，大幅度减小文件体积，使得视频传输和存储成为可能。了解这些，您会发现，每一次观看高清视频，都是一次精密的信号还原过程。 色彩的语言：从RGB到YUV的转换 色彩，是视频最具表现力的元素之一。我们眼中的世界，是一个五彩斑斓的画卷，而数字视频系统如何准确地捕捉、记录和重现这些色彩，是其核心挑战之一。本书将带您理解“颜色空间”的概念，从最常见的RGB（红绿蓝）三原色模型，深入到在视频处理中更为普遍使用的YUV（亮度-色度）模型。 您将了解到，RGB模型直观地对应着显示器的发光原理，但对于人眼对亮度和色度敏感度的不同，YUV模型进行了优化，将亮度信息（Y）与色度信息（U和V）分离。这种分离带来了显著的优势，例如在压缩时，可以对色度信息进行更高程度的采样率降低，因为人眼对色彩细节的敏感度不如对亮度细节。我们将详细阐述RGB到YUV的转换原理，以及这种转换在视频压缩和图像处理中的重要作用。理解了这个转换过程，您就能更深刻地理解为何我们看到的视频画面，能够如此真实地还原出自然的色彩。 时空的维度：帧率、分辨率与运动 数字视频的灵魂在于“动”。而“动”的背后，是时空两个维度的巧妙结合。我们将从“帧率”（Frame Rate）这个概念入手，理解它代表了每秒钟屏幕刷新多少张静态画面。高帧率带来了更流畅的运动表现，尤其是在体育赛事、动作电影或游戏画面中，其优势尤为明显。您将了解到不同帧率的意义，以及它们在不同应用场景下的选择考量。 与此同时，“分辨率”（Resolution）则定义了画面在空间维度上的精细程度。从标清到高清，再到如今的4K甚至8K，分辨率的提升意味着画面包含更多的像素点，从而呈现出更细腻的细节和更广阔的视野。我们将探讨不同分辨率的规格，以及它们对视觉体验的影响。 然而，仅仅有静态的帧和足够的分辨率还不足以构成生动的视频。运动的感知，是视频处理中一个极其复杂且迷人的领域。我们将触及“运动估计与补偿”的基本思想。当视频连续播放时，相邻帧之间的像素点往往只发生小范围的位移。运动估计技术旨在找出这些像素块的运动方向和距离，而运动补偿则利用这些信息，在解码时预测下一帧的图像，从而大幅度减少需要传输的数据量，并有效地消除运动带来的模糊和失真。这是一种高度智能化的信息处理，也是现代视频编码压缩的基石。 编码的智慧：压缩的艺术与信息的融合 在数字视频的世界里，数据量是一个巨大的挑战。原始的视频数据，即便是一小段，其文件大小也可能令人望而却步。因此，“编码”（Encoding）——也就是压缩技术——显得尤为重要。我们将深入探索视频编码的“智慧”，理解它如何在尽量保留视觉信息的前提下，最大限度地减小文件体积。 编码技术主要可以分为两大类：帧内预测（Intra-prediction）和帧间预测（Inter-prediction）。帧内预测指的是对单张图像内部的冗余进行消除，例如利用相邻像素的相似性来预测当前像素的值。而帧间预测，则如前文所述，利用视频序列中相邻帧之间的冗余，通过运动估计和补偿来大幅度降低数据量。 我们将介绍一些关键的编码工具和算法，例如离散余弦变换（DCT）、量化（Quantization）以及熵编码（Entropy Coding）。DCT将图像块转换到频率域，使得能量集中在少数几个系数上，便于后续的量化。量化则是通过舍弃一些不重要的信息来进一步压缩数据。而熵编码则是一种无损压缩技术，它为出现频率高的符号分配较短的编码，为出现频率低的符号分配较长的编码，从而进一步减小整体数据量。了解这些编码的“招式”，您就能明白，每一次流畅播放的视频，都凝聚了编码算法的精巧设计。 技术的演进：从标清到超高清的飞跃 数字视频处理技术的发展，是一部不断追求极致视觉体验的史诗。从早期的标清（SD）视频，到高清（HD）、全高清（Full HD），再到如今普遍应用的高清（UHD），乃至正在悄然兴起的8K超高清，每一次分辨率的飞跃，都伴随着对编码效率、传输带宽和处理能力的巨大挑战。 我们将回顾这一技术演进的脉络，了解不同代际的视频编码标准（如MPEG-2, H.264/AVC, H.265/HEVC, AV1等）是如何在性能、效率和成本之间取得平衡的。您将了解到，新的编码标准往往引入了更复杂的预测模式、更精细的变换和量化方法，以及更优化的熵编码策略，从而在相同的码率下提供更高的画质，或者在相同的画质下显著降低码率。 同时，我们也无法忽视“视频去噪”、“视频增强”、“视频修复”等相关的图像处理技术。这些技术如同“美容师”，能够改善低质量视频的观感，修复损坏的图像，让那些曾经模糊不清的画面重焕生机。我们将浅析这些技术的原理，理解它们如何在像素层面上进行精细的操作，以达到“化腐朽为神奇”的效果。 展望未来：智能时代的影像变革 数字视频处理的未来，与人工智能（AI）的结合日益紧密。机器学习和深度学习的兴起，正在为视频处理领域带来颠覆性的变革。从AI驱动的视频内容生成，到智能的视频内容分析和检索，再到AI辅助的视频画质增强和修复，AI正以前所未有的方式，拓展着数字视频的边界。 我们将探讨AI在视频处理中的一些前沿应用，例如： 内容生成： AI模型能够根据文字描述生成逼真的视频片段，这为内容创作带来了新的可能性。 智能分析： AI能够自动识别人脸、物体、场景，并对视频内容进行理解和分类，这对于视频监控、内容推荐等领域至关重要。 画质增强： 深度学习模型能够学习人眼对图像的感知规律，从而进行更智能、更有效的画质增强，甚至可以实现超分辨率重建，将低分辨率视频提升到更高清晰度。 视频修复： AI能够学习视频的内在规律，从而智能地修复损坏的视频帧，填补缺失的信息。 理解了这些基础的数字视频处理原理，您将更容易领略到AI在这一领域的巨大潜力，并能更好地理解未来数字视频技术的发展方向。 这本书，与其说是一本“技术手册”，不如说是一次探索之旅。它将带领您拨开层层迷雾，深入数字视频的核心，理解那些让画面鲜活起来的智慧和技艺。无论您是初学者，还是对这一领域有所了解的专业人士，希望这段旅程能够为您带来新的启发和洞见，让您在未来的观影体验中，能够感受到更多技术背后深邃的魅力。

评分☆☆☆☆☆

最近我投入了大量的精力来研究视频的采样和重建技术，而《数字视频处理（原书第2版）》这本书，为我提供了极其详尽和专业的指导。它不仅仅是简单地介绍采样定理，而是深入剖析了视频信号的采样过程，包括空间采样和时间采样。书中详细解释了为什么我们需要按照一定的频率来采样视频信号，以及奈奎斯特采样定理在视频处理中的重要性。我尤其欣赏书中对欠采样可能带来的混叠现象的详细阐述，以及如何通过抗混叠滤波器来减轻这种影响。此外，书中关于视频信号的重建（即从离散样本恢复连续信号）过程也进行了深入的探讨，它介绍了不同的插值方法，并分析了它们在视频质量和计算复杂度上的优缺点。我之前对于视频信号的数字转换过程一直存在一些模糊的概念，通过阅读这本书，我终于明白了ADC（模数转换）和DAC（数模转换）在视频信号处理流程中的关键作用，以及它们是如何影响最终视频质量的。虽然书中的数学推导非常多，但每一次的理解都让我对视频信号的处理有了更深一层次的认识。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对视频技术充满好奇的研究生，我一直渴望找到一本能够系统讲解数字视频处理的权威著作。终于，《数字视频处理（原书第2版）》出现在了我的视野中。这本书的编排非常合理，从基础的视频信号模型入手，逐步深入到各种高级的处理技术。我尤其喜欢它在介绍图像和视频的采集、表示以及颜色模型时，所提供的清晰定义和详尽解释。书中对于不同颜色空间的转换，以及它们在视频制作和传输中的应用，都有非常深入的探讨。我之前对YUV和YCbCr颜色空间一直有些模糊的概念，通过阅读这本书，我终于理解了它们在视频压缩中的关键作用，以及不同子采样格式（如4:2:0）是如何工作的，这让我对现代视频编码有了更深层次的认识。此外，书中对视频滤波的讲解也十分详尽，从简单的均值滤波、高斯滤波，到更复杂的非局部均值滤波，以及它们在去噪、锐化等方面的应用，都给出了详细的数学推导和性能分析。虽然有些内容需要反复阅读和思考，但每一次的深入都会带来新的收获。这本书为我提供了一个坚实的理论基础，让我能够更自信地去探索更前沿的视频处理技术。

评分☆☆☆☆☆

最近我沉迷于研究视频信号的分析与处理，而《数字视频处理（原书第2版）》这本书简直就像一位睿智的导师，引领我探索这个复杂而迷人的领域。它没有浮夸的宣传，没有华而不实的图示，只有严谨的理论和深刻的分析。我尤其欣赏书中对视频信号的数学建模，从离散时间信号到二维信号，再到三维（时空）信号，它层层递进，让我逐渐理解了视频信号的本质。关于图像和视频的采样定理，书中的解释非常到位，它不仅给出了公式，还详细阐述了采样频率、奈奎斯特频率以及欠采样可能带来的混叠问题，这对于理解数字视频的生成和处理至关重要。此外，书中关于滤波器的讲解也让我受益匪浅，从一维的信号滤波到二维的图像滤波，再到时域和频域的滤波技术，它都给出了详细的数学推导和应用场景。例如，对高斯滤波、中值滤波、拉普拉斯算子等经典滤波器的介绍，以及它们在视频去噪、边缘检测、锐化等方面的应用，都为我提供了宝贵的实践指导。尽管书中的数学内容确实不少，但我发现，只要耐心去理解，那些公式背后隐藏的逻辑会越来越清晰。

评分☆☆☆☆☆

这本《数字视频处理（原书第2版）》可以说是数字视频处理领域的“百科全书”，内容之全面、讲解之深入，令人叹为观止。我一直在学习视频的后处理技术，特别是去噪和增强方面，而这本书为我提供了坚实的理论基础。书中对各种滤波器的介绍，从基本的线性滤波器（如均值滤波、高斯滤波）到非线性滤波器（如中值滤波、双边滤波），再到更高级的稀疏表示和深度学习方法（尽管后者在老版本书中可能不那么突出），都给出了详细的数学推导和应用分析。我特别喜欢它在讲解图像增强算法时，是如何结合人眼视觉感知原理来设计算法的。例如，书中对对比度增强、锐化等技术的讲解，不仅给出了具体的算法流程，还分析了不同参数对视觉效果的影响。此外，书中对视频信号的时域和频域分析也非常深入，它解释了如何利用傅里叶变换等工具来分析视频信号的频率特性，以及如何基于这些特性来设计滤波器，实现诸如去隔行、去模糊等操作。虽然这本书的内容非常扎实，需要读者投入大量时间和精力去钻研，但一旦你掌握了其中的知识，你就会发现，自己能够以一种全新的视角去理解和处理视频。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，让我对数字视频处理这个领域有了全新的认识。它不像市面上很多快餐式的教程，只是泛泛地介绍一些概念和应用，而是真正地沉浸在理论的海洋中。从最基本的像素值表示、颜色空间转换，到复杂的图像增强、滤波算法，再到更加宏观的视频压缩标准，书中几乎囊括了所有重要的知识点。我印象最深的是关于色彩空间转换的章节，从RGB到YUV，再到YCbCr，书中不仅给出了数学公式，还详细解释了为什么YUV在视频处理中如此重要，以及不同色彩子采样格式（如4:4:4, 4:2:2, 4:2:0）对视觉质量和压缩效率的影响。这让我彻底理解了为什么我们在观看视频时，通常看到的是亮度信息更丰富，而色度信息有所损失。另外，关于视频信号的采样定理，它解释了为什么我们需要按照一定的频率来采样视频信号，以及欠采样可能带来的混叠现象，这为理解后续的视频处理奠定了基础。虽然有时候读起来会觉得有点枯燥，因为大量的数学公式和理论推导，但每当我克服了一个难点，都会有一种巨大的成就感。这本书的价值在于它能够帮助读者建立起一个完整、扎实的数字视频处理知识体系，而不是零散地了解一些技术点。

评分☆☆☆☆☆

这本《数字视频处理（原书第2版）》真是让我又爱又恨。先说“爱”的部分吧，它确实是一本非常扎实的书，内容极其丰富，涵盖了数字视频处理的方方面面。从基础的信号理论，到复杂的压缩算法，再到最新的视频编码标准，书中几乎无所不包。我尤其喜欢它在讲解每个概念时都配有大量的公式推导和数学证明，这对于我这种喜欢刨根问底的读者来说，简直是福音。很多时候，我都会被某个看似简单的概念背后的数学原理深深吸引，花上好几个小时去理解它。书中的图表也非常多，虽然有时候看起来有点密集，但仔细研究后，你会发现它们是帮助理解抽象概念的绝佳辅助。特别是关于傅里叶变换在视频信号分析中的应用，书中的讲解循序渐进，从一维到二维，再到时域和频域的相互转换，让我对视频的频率特性有了更深刻的认识。还有，它对各种滤波器（如高斯滤波、中值滤波等）的介绍，不仅给出了理论公式，还详细分析了它们在视频降噪、边缘检测等方面的作用，以及不同滤波器在效果和计算复杂度上的权衡，这让我能根据实际需求选择最合适的处理方法。当然，我也从中学习到了很多关于视频采样、量化、编码（如H.264、HEVC）以及解码的原理，这些都是现代视频技术的核心。这本书的深度和广度，绝对能满足从初学者到专业人士的不同需求，是一部值得反复研读的经典之作。

评分☆☆☆☆☆

我是一名软件工程师，最近因为项目需要，开始接触数字视频处理领域。朋友推荐了这本《数字视频处理（原书第2版）》。坦白说，刚开始翻阅的时候，感觉这本书的门槛有点高，大量的数学公式和理论推导，让我有点望而却步。但是，当我坚持下去，特别是阅读到关于视频编码标准（如H.264/AVC, HEVC）的章节时，我才真正体会到这本书的价值。它不仅仅是简单地列举标准中的技术点，而是深入剖析了这些标准背后是如何通过预测、变换、量化、熵编码等一系列步骤来实现高效压缩的。例如，书中对帧内预测和帧间预测的讲解，让我明白了视频编码器是如何利用空间冗余和时间冗余来大幅降低数据量的。特别是对运动估计和补偿的详细描述，从块匹配算法到残差编码，都让我对其工作原理有了清晰的认识。而且，它还介绍了变换编码（如DCT）和量化如何将视频数据转换到频域并去除冗余信息，最后通过熵编码（如CAVLC, CABAC）来实现无损压缩。这些内容对于理解现代视频播放器和编码器的底层逻辑至关重要。虽然我还没有完全消化所有内容，但这本书已经为我打开了一扇通往数字视频处理核心技术的大门。

评分☆☆☆☆☆

最近，我深入研究了视频编码压缩的原理，而《数字视频处理（原书第2版）》这本书，是我探索这个复杂领域过程中不可或缺的伙伴。它以一种极其严谨和深入的方式，剖析了现代视频编码技术的方方面面。我尤其对书中关于“块”（Block）的概念以及视频编码器如何利用“块”来处理视频帧的讲解印象深刻。从最基础的帧内预测和帧间预测，到更加复杂的运动估计和补偿，书中都给出了详尽的数学模型和算法分析。例如，在运动估计部分，它详细介绍了各种搜索算法（如全搜索、三步搜索、菱形搜索），并分析了它们的计算复杂度与预测精度的权衡，这让我对编码器如何在速度和质量之间找到平衡有了深刻的理解。此外，关于变换编码（如DCT）和量化过程的阐述也十分到位，它解释了如何将空间域的像素信息转换到频域，并如何通过量化来去除冗余信息，从而实现高效压缩。书中还深入探讨了熵编码（如CAVLC、CABAC）的原理，这是实现无损压缩的关键步骤。虽然这本书的数学推导非常多，但一旦理解了，你就会发现，每一段公式都蕴含着视频压缩的智慧。

评分☆☆☆☆☆

在数字视频处理的浩瀚海洋中，《数字视频处理（原书第2版）》无疑是一座灯塔，为我指引了方向。它并非一本易于阅读的书籍，但其内容的深度和广度绝对令人钦佩。我最近在研究视频的色彩空间和量化技术，这本书在这方面的讲解极为详尽。它不仅详细介绍了RGB、YUV、YCbCr等常见的颜色空间，还深入分析了它们在视频处理中的转换原理和数学公式。尤其让我印象深刻的是关于色彩子采样（如4:2:2，4:2:0）的讨论，书中通过图示和公式清晰地解释了它们如何降低色度信息的数据量，以及这对人眼视觉感知的影响。这让我明白了为什么在视频编码中，我们通常会牺牲一部分色度细节来换取更高的压缩比。此外，书中关于视频信号的采样与重建理论的阐述也十分到位，从离散化到连续化，它都给出了严谨的数学证明，帮助我理解了视频信号在数字域和模拟域之间的转换过程。虽然阅读过程中需要反复思考和推敲，但每一次的深入都让我对视频处理的底层原理有了更深刻的认识。这本书更像是一本工具书，当你遇到具体问题时，总能在其中找到相关的理论支持和解决方案。

评分☆☆☆☆☆

我最近在深入研究视频编码技术，正好翻到了这本《数字视频处理（原书第2版）》。说实话，这本书的难度确实不小，但它提供的深度和细节是市面上很多其他书籍难以比拟的。它不仅仅是简单地介绍几个算法，而是深入剖析了这些算法背后的数学模型和工程实现上的考量。我特别想提一下书中关于运动估计和补偿的部分，这块内容非常复杂，但作者的讲解非常有条理，从块匹配算法的各种变种，到更高级的几何运动模型，都讲解得细致入微。为了理解这些，我不得不反复查阅相关的数学资料，并结合书中的示例进行推导。举个例子，书中对全搜索、快速搜索（如三步搜索、菱形搜索）等算法的性能分析，以及它们如何通过引入预测模式来提高编码效率，都给我留下了深刻的印象。而且，它还深入探讨了变换编码（如DCT、DST）如何将空间域的像素信息转换到频率域，以及量化过程如何实现信息冗余的去除。对于我目前正在做的视频压缩优化项目，书中提供的理论基础和算法细节，无疑为我提供了宝贵的参考。虽然有些章节需要花费大量时间去消化，但一旦理解了，你会觉得茅塞顿开，对视频处理的内在机制有了更透彻的认识。这本书更像是一本教科书，需要读者有扎实的数学和信号处理基础，但如果你想成为视频技术领域的专家，它绝对是你不可或缺的工具。