图像信息管理系统设计与实施 黎连业著 9787302239284 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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黎连业著 著

图书标签:

• 图像处理
• 信息管理系统
• 数据库技术
• 系统设计
• 软件工程
• 计算机应用
• 黎连业
• 清华大学出版社
• 9787302239284
• 数字化图像

店铺： 天乐图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302239284

商品编码：29372628649

包装：平装

出版时间：2010-12-01

基本信息

书名：图像信息管理系统设计与实施

定价：49.00元

作者：黎连业著

出版社：清华大学出版社

出版日期：2010-12-01

ISBN：9787302239284

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.722kg

编辑推荐

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近年来图像信息管理系统在平安城市建设中逐步得到广泛地使用，但图像信息管理系统要求很高，可供参考的技术资料却有限，因此，笔者将近年参与的工程与项目开发工作经验整理编写了《图像信息管理系统设计与实施》一书，系统地介绍和论述当前图像信息管理系统工程的基础知识、设计和施工技术。
本书题材新颖、内容丰富、实用性强，叙述由浅入深，涉及面广、重点突出。引用的标准与规范大多为**版本，基本反映了当前图像信息管理系统设计与施工技术，是建设电子政务工程的手册。

内容提要

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《图像信息管理系统设计与实施》是一本创建平安城市具体施工技术的参考书。全书由13章构成，内容包括：图像信息管理系统的基本知识；图像管理信息系统的网络环境配置；图像信息管理系统的通信；图像信息管理系统的视频格式与编码；图像信息管理系统的矩阵；图像信息管理系统的操作键盘；综合布线系统的有关标准与规范；图像信息管理系统的网络视频管理平台；图像信息管理系统的设计；图像信息管理系统的工程施工技术；图像信息管理系统工程的测试检验技术；图像信息管理系统工程调试的有关技术；图像信息管理系统的工程验收。
本书题材新颖、内容丰富、实用性强，叙述由浅入深，涉及面广、重点突出。引用的标准与规范大多为*版本，基本反映了当前图像信息管理系统设计与施工技术，是建设电子政务工程的手册。
本书适合从事平安城市建设、图像信息管理系统行业、通信、网络领域的项目管理人员阅读，也可作为高等院校相关专业的教学参考书，以及各类培训班的教材。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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图像信息管理系统设计与实施：理论、实践与前沿展望 内容概述： 本书深入探讨了图像信息管理系统的设计与实施的全过程，内容涵盖了从系统需求分析、架构设计、数据库选型、图像特征提取与检索、存储与管理、安全机制，到用户界面设计、性能优化、系统部署与维护等各个关键环节。本书不仅着重于理论知识的讲解，更强调实际工程应用中的挑战与解决方案，旨在为读者提供一套全面、系统且极具操作性的图像信息管理系统构建指南。 章节要点及深度阐述： 第一章 引言与系统概述 本章首先勾勒出图像信息在现代社会中的重要性及其面临的管理挑战，引出图像信息管理系统的必要性。我们将对图像信息管理系统的基本概念、核心功能（如图像采集、存储、检索、分析、展示等）进行界定，并阐述其在不同领域（如数字档案、医疗影像、安防监控、电子商务、文化遗产保护等）的应用前景。随后，将详细介绍构建一个成功图像信息管理系统所必须考虑的关键要素，包括技术选型、成本效益、可扩展性、易用性以及与现有系统的集成问题。本章还会初步探讨不同类型的图像信息管理系统的架构特点，为后续章节深入讨论打下基础。 第二章 系统需求分析与建模 需求分析是系统成功的基石。本章将详细介绍如何进行全面的需求调研，包括用户访谈、问卷调查、竞品分析等方法。我们将重点讲解如何将模糊的用户需求转化为清晰、可执行的功能性需求和非功能性需求。重点内容包括： 功能性需求： 详细列举系统应具备的各项功能，例如用户权限管理、图像上传与下载、图像分类与标签、高级检索（基于关键词、元数据、甚至内容）、图像编辑与标注、生成报告等。 非功能性需求： 强调系统性能（响应时间、并发用户数）、可靠性（数据持久性、故障恢复）、安全性（访问控制、数据加密）、可维护性（模块化设计、日志记录）、可扩展性（支持未来功能扩展和用户增长）以及易用性（直观的用户界面、清晰的操作流程）。 用户角色与权限设计： 明确不同用户（管理员、普通用户、访客等）的功能权限，设计精细化的权限控制模型，确保数据安全与合规性。 数据模型设计： 梳理图像数据与其他相关元数据的关系，设计实体-关系模型（ER模型），为数据库设计提供指导。 第三章 系统架构设计 本章将深入探讨图像信息管理系统的不同架构模式，并分析其优劣势。我们将重点讲解以下几种常见且有效的架构： 单体架构： 适用于小型、初期阶段的项目，易于开发和部署，但可扩展性受限。 微服务架构： 将系统拆分成独立的、可独立部署的服务，提高系统的灵活性、可扩展性和容错性，尤其适用于大型、复杂的系统。我们将详细介绍微服务的设计原则、服务间的通信机制（RESTful API、消息队列）、服务注册与发现、API网关等。 分布式架构： 针对大规模图像数据的存储和处理需求，我们将讲解如何构建高可用、高性能的分布式系统，包括分布式文件系统（如HDFS）、分布式数据库、负载均衡等。 云原生架构： 结合容器化（Docker）、容器编排（Kubernetes）以及云服务（AWS, Azure, GCP等）的优势，构建弹性的、可自动伸缩的图像信息管理系统。 我们将根据不同规模和需求的系统，提供不同架构的选型建议，并详细阐述各架构在图像信息管理场景下的具体实现方式。 第四章 数据库选型与设计 数据库是图像信息管理系统的核心。本章将全面分析不同类型数据库的特点及其在图像管理中的适用性。 关系型数据库 (RDBMS)： 如MySQL, PostgreSQL，适用于存储结构化的元数据信息（图像文件名、创建日期、作者、标签等），支持复杂的查询和事务处理。我们将讲解如何设计高效的表结构，利用索引优化查询性能。 NoSQL数据库： 文档数据库 (Document Databases)： 如MongoDB，适合存储半结构化或非结构化的元数据，易于扩展。 键值数据库 (Key-Value Stores)： 如Redis, Memcached，可用于缓存常用元数据，提高访问速度。 列式数据库 (Columnar Databases)： 如Cassandra，适合处理大量稀疏数据，支持高写入吞吐量。 图像数据库/对象存储： 介绍专门用于存储图像文件本身的解决方案，如Amazon S3, Ceph等，分析其优越的存储能力、可扩展性和成本效益。 混合存储策略： 探讨如何结合不同类型的数据库，将元数据存储在关系型数据库或NoSQL数据库中，而将图像文件存储在对象存储或分布式文件系统中，以达到最佳的性能和成本平衡。 本章将详细指导读者如何根据系统需求、数据量、访问模式和预算来选择最合适的数据库技术，并提供数据库schema设计、性能调优的实践建议。 第五章 图像特征提取与检索技术 图像检索是图像信息管理系统的核心功能之一。本章将深入探讨各种图像特征提取方法和检索算法。 图像特征提取： 全局特征： 如颜色直方图、纹理特征（LBP, GLCM）、形状特征（Hu矩）等，用于描述图像整体的视觉属性。 局部特征： 如SIFT, SURF, ORB等，用于描述图像中的关键点和局部纹理，对图像缩放、旋转等变化具有鲁棒性。 深度学习特征： 利用预训练的深度卷积神经网络（CNN）模型（如VGG, ResNet, Inception）提取高层次的语义特征，能够捕捉图像内容更丰富的含义。我们将介绍如何微调这些模型以适应特定领域的图像检索需求。 图像检索算法： 基于内容的图像检索 (CBIR)： 利用提取的图像特征，计算图像间的相似度，实现“以图搜图”。我们将详细介绍各种距离度量方法（欧氏距离、余弦相似度、汉明距离等）以及索引技术（如KD-tree, Ball-tree, Product Quantization）来加速检索过程。 基于文本的图像检索： 结合图像元数据（标签、描述）进行检索。 混合检索： 融合内容和文本信息，提供更精准的检索结果。 近似最近邻搜索 (ANN)： 探讨在处理大规模图像特征时，如何使用ANN算法（如Annoy, Faiss）来提高检索效率。 第六章 图像存储、管理与优化 高效的图像存储和管理对于大型图像信息系统至关重要。本章将聚焦于以下关键方面： 存储策略： 探讨本地存储、网络附加存储 (NAS)、存储区域网络 (SAN) 以及云存储（对象存储、块存储）的优劣势，并给出最优存储方案的建议。 文件格式与压缩： 分析不同图像文件格式（JPEG, PNG, TIFF, WebP等）的特点，以及无损压缩与有损压缩在图像质量和存储空间上的权衡。 图像元数据管理： 讲解如何规范化、标准化图像元数据的采集、存储和检索，包括EXIF, IPTC, XMP等标准的应用。 图像的版本控制与备份： 设计有效的图像版本管理机制，确保历史版本可追溯，并制定完善的备份与恢复策略。 数据归档与迁移： 针对长期存储的图像数据，讲解有效的归档策略和数据迁移方案，以降低存储成本并确保数据可访问性。 存储性能优化： 探讨利用缓存、CDN（内容分发网络）加速图像访问，以及优化存储设备的读写性能。 第七章 用户界面 (UI) 与用户体验 (UX) 设计 一个直观易用的用户界面是提升系统用户满意度的关键。本章将详细介绍： 用户中心设计原则： 强调理解用户需求，以用户为中心进行界面设计。 响应式设计： 确保系统在不同设备（桌面、平板、手机）上都能提供良好的用户体验。 信息可视化： 如何有效地展示图像及其元数据，提供清晰的浏览、搜索和管理界面。 交互设计： 设计流畅、直观的操作流程，例如拖放上传、批量操作、快捷键支持等。 搜索与过滤界面： 设计强大的搜索功能，提供多条件组合筛选、模糊搜索、高亮显示匹配项等。 图像预览与详细信息展示： 提供清晰的图像缩略图、放大预览功能，以及详尽的元数据展示区域。 无障碍设计： 考虑不同用户的需求，提供可访问性强的界面设计。 第八章 系统安全与权限管理 保护图像数据的安全至关重要。本章将详细介绍： 身份认证与授权： 用户注册与登录： 实现安全的账户创建和身份验证机制（密码哈希、多因素认证）。 基于角色的访问控制 (RBAC)： 精细化地定义不同用户角色的权限，限制其对数据的访问和操作。 基于属性的访问控制 (ABAC)： 更灵活的访问控制模型，根据用户、资源和环境属性进行决策。 数据加密： 传输中加密： 使用HTTPS/TLS保护数据在网络传输过程中的安全。 静态数据加密： 对存储在数据库和文件系统中的图像数据进行加密，防止未经授权的访问。 审计与日志记录： 记录所有关键操作，便于安全审计和问题追溯。 防范安全威胁： 讲解常见的安全漏洞（如SQL注入、XSS攻击）及其防范措施，以及如何应对DDoS攻击。 备份与灾难恢复： 制定完善的备份与灾难恢复计划，确保在发生故障时能够快速恢复系统和服务。 第九章 系统性能优化与扩展 为了满足日益增长的数据量和用户访问需求，系统性能优化和可扩展性是必须考虑的。本章将深入探讨： 数据库性能调优： 索引优化、查询优化、慢查询分析、数据库参数调优。 缓存技术： 客户端缓存、服务器端缓存（如Redis, Memcached），CDN的应用。 负载均衡： 在服务器集群中分发请求，提高系统的吞吐量和可用性。 异步处理与消息队列： 将耗时操作（如图像编码、缩略图生成）放到后台异步执行，提高用户界面的响应速度。 分布式计算： 利用MapReduce、Spark等框架进行大规模图像数据的并行处理。 微服务拆分与优化： 针对特定瓶颈服务进行优化和独立扩展。 性能监控与告警： 建立完善的性能监控体系，及时发现和解决潜在问题。 容量规划： 根据业务增长预测，提前规划硬件资源和系统容量。 第十章 系统部署与维护 成功的系统不仅在于设计和开发，更在于稳定可靠的部署与持续的维护。本章将涵盖： 部署环境准备： 服务器、操作系统、数据库、Web服务器等环境配置。 自动化部署： 利用CI/CD（持续集成/持续部署）工具（如Jenkins, GitLab CI）实现自动化部署流程。 容器化部署： Docker和Kubernetes在简化部署、提高可移植性方面的应用。 版本发布管理： 制定科学的版本发布流程，降低发布风险。 系统监控： 实时监控系统运行状态（CPU、内存、磁盘、网络、应用程序日志等）。 故障排除与日志分析： 掌握有效的故障排查方法，利用日志分析快速定位问题。 系统升级与补丁管理： 制定系统升级和安全补丁的更新策略。 性能基线与回归测试： 建立性能基线，并在每次更新后进行回归测试，确保系统稳定性。 第十一章 图像信息管理系统的未来趋势 本章将展望图像信息管理系统在未来的发展方向，包括： 人工智能 (AI) 与机器学习 (ML) 的深度融合： 自动图像标注、智能场景理解、图像内容生成、视频分析等。 增强现实 (AR) 与虚拟现实 (VR) 的应用： 图像在沉浸式体验中的应用，例如数字博物馆、虚拟展厅。 区块链技术在图像版权保护中的应用： 提升图像的溯源、确权和交易的安全性。 边缘计算在图像处理中的应用： 减少网络传输延迟，提高实时性。 更强大的跨媒体信息融合： 将图像信息与其他类型信息（文本、音频、视频）进行深度融合，提供更丰富的查询和分析能力。 绿色计算与可持续发展： 关注系统能耗和资源利用率的优化。 结论 本书旨在为读者提供一个关于图像信息管理系统设计与实施的全面、深入的指导。通过理论与实践的结合，读者将能够理解系统的设计原理，掌握关键技术的应用，并具备独立设计、开发、部署和维护一个高质量图像信息管理系统的能力。无论您是软件工程师、系统架构师，还是对图像信息管理领域感兴趣的研究者或学生，本书都将是您宝贵的参考资料。

评分☆☆☆☆☆

我最近一直在思考如何更有效地处理和利用我们在数字生活中产生的海量数据，特别是那些以图像形式存在的宝贵信息。这本书的名字——《图像信息管理系统设计与实施》，恰好点燃了我探索这个领域的兴趣。在我看来，“设计”意味着需要有逻辑、有体系地去构思一个系统，而“实施”则代表着将构思转化为现实的艰辛与智慧。我非常好奇，在“设计”这个阶段，作者会如何处理图像数据的多样性？比如，是只关注特定的图像类型，还是会提出一个通用的框架？它是否会涉及到图像压缩、格式转换、以及元数据标准化的技术细节？而在“实施”层面，我更关注的是它会如何指导开发者，从技术选型到架构搭建，再到最终的部署和维护。这本书会不会深入探讨一些常见的挑战，例如数据一致性、性能瓶颈、以及用户权限管理等？如果这本书能为我提供一套清晰的思路和实用的方法，帮助我理解如何构建一个高效、稳定且易于维护的图像信息管理系统，那将对我非常有价值。

评分☆☆☆☆☆

对于信息管理这个领域，我一直抱有浓厚的兴趣，特别是当它涉及到像图像这样直观且信息量巨大的数据时。这本书的标题——《图像信息管理系统设计与实施》，听起来就充满了技术性和实践性。我特别想知道，在“设计”方面，这本书会如何阐述构建一个图像信息管理系统的核心要素？它是否会涉及如何定义图像数据的结构，如何进行有效的索引和分类，甚至是如何利用人工智能技术来增强图像的检索和分析能力？而“实施”部分，更是让我充满期待。这部分是否会提供具体的开发步骤，涵盖从数据库设计到用户界面开发的各个环节？我更关心的是，书中是否会分享一些在实际项目中所遇到的挑战以及相应的解决方案，例如如何保证系统的高可用性、如何处理大规模数据的存储和访问，以及如何进行系统的安全防护？如果这本书能够提供一套系统性的指导，让我能够理解从概念到落地的整个过程，那将是一次非常宝贵的学习经历。

评分☆☆☆☆☆

每次看到“系统设计与实施”这样的字眼，我的脑海里就会浮现出无数的工程细节。这本书的标题，直击了我对构建复杂软件系统所抱有的好奇心。我一直对如何将抽象的理论转化为具体的、可运行的系统感到着迷。这本书的主题——“图像信息管理”，更是让我觉得贴近现实。我们现在生活在一个被图像信息包围的时代，从个人生活到商业运作，图像的价值不言而喻。这本书是否会详细阐述不同类型的图像信息，以及它们各自在管理上的独特性？比如，高清的医学影像和普通的社交照片，在存储、检索和安全需求上肯定有天壤之别。而“设计”部分，我猜测它会包含数据模型的设计、数据库的选择、以及用户交互界面的规划。至于“实施”，那更是硬核的内容，可能会涉及开发语言、框架的选择，以及系统部署和维护的实践经验。我特别期待它能提供一些在实际项目中遇到的典型问题和解决方案，因为理论知识固然重要，但解决实际问题的能力更是衡量一本书价值的关键。

评分☆☆☆☆☆

说实话，对于“图像信息管理系统”这个概念，我最初的理解可能还停留在简单的文件整理层面，但读完这本书的简介，我才意识到其复杂性和重要性远超我的想象。这本书的出现，仿佛是为我打开了一扇通往数据治理新世界的大门。我尤其关注的是它在“系统设计”部分所提出的方法论。在这个爆炸式增长的图像数据时代，如何确保信息的准确性、完整性和可用性，是一个巨大的挑战。本书会不会探讨不同的系统架构，比如是基于传统的关系型数据库，还是更现代的分布式存储方案？在图像检索方面，它会深入到哪些技术？是基于关键词匹配，还是更智能的基于内容分析的检索？而且，“实施”部分，这四个字对我来说简直就是救星。很多时候，我们都有很好的想法，但落地却困难重重。这本书能否提供切实可行的技术路线图，帮助开发者规避常见的陷阱？比如在性能优化、安全性保障、以及系统扩展性方面，书中会有哪些指导性的建议？我希望这本书能够让我对如何规划、构建并维护一个高效、可扩展的图像信息管理系统，有一个系统性的、全局性的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书我还没来得及深入研读，但仅从目录和前言来看，就足以勾起我对整个IT领域，特别是数据管理那一块的浓厚兴趣。想想看，我们每天都在接触海量的信息，从社交媒体上的照片、短视频，到工作中的各类文档、图纸，再到科研领域的海量实验数据，这些“图像信息”如果不加以有效管理，简直就是一场数字世界的混乱。这本书的名字就点出了核心——“管理”和“实施”。这意味着它不仅仅是理论的堆砌，更是将理论付诸实践的指南。我特别好奇它在“设计”部分会如何拆解复杂的图像信息，比如如何进行元数据提取、分类、索引，甚至更高级的图像识别与检索技术。而“实施”部分，则更是关乎实际操作，它会涉及到哪些关键的技术选型？数据库如何设计才能高效存储和查询？用户界面如何才能做到直观易用？开发过程中会遇到哪些普遍的难题，书中又会提供哪些解决方案？我猜想，作者黎连业先生一定是在这个领域有着丰富的经验，才能写出这样一本兼具深度和广度的著作。我迫不及待地想通过这本书，构建一个清晰的框架，理解从零开始构建一个强大、可靠的图像信息管理系统的全貌。