分布式視頻編碼算法與係統 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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邸金紅 編

圖書標籤:

• 分布式編碼
• 視頻編碼
• 編碼算法
• 視頻處理
• 分布式係統
• HEVC
• AV1
• 並行計算
• 邊緣計算
• 流媒體

店鋪： 土星圖書專營店

齣版社： 國防工業

ISBN：9787118108170

商品編碼：29477887046

開本：32

齣版時間：2016-07-01

基本信息

• 商品名稱：分布式視頻編碼算法與係統
• 作者：邸金紅
• 定價：69
• 齣版社：國防工業
• ISBN號：9787118108170

其他參考信息（以實物為準）

• 齣版時間：2016-07-01
• 印刷時間：2016-07-01
• 版次：1
• 印次：1
• 開本：32開
• 包裝：平裝
• 頁數：195
• 字數：182韆字

《流光溢彩：數字影像的奧秘與視界》 內容概要： 本書是一部關於數字影像處理、生成與傳播的深度探索。它並非聚焦於單一的技術分支，而是以廣闊的視角，勾勒齣數字影像從誕生到呈現的全景圖，深入淺齣地解析支撐這一切的科學原理、創新算法與係統架構。我們將一同穿越像素的海洋，領略編碼的精妙，理解渲染的魔法，並窺探流暢傳輸背後的智慧。 第一篇：像素的語言——數字影像的本質與錶達 第一章：光影的數字化躍遷 1.1 模擬世界的信號與數字世界的離散： 探討人類視覺感知如何轉化為可計算的數據。從連續的光波信號，到采樣（Sampling）和量化（Quantization）這兩個數字化的核心步驟，詳細解析它們如何將連續的模擬信息轉化為有限離散的數值錶示。我們將追溯CRT時代像素掃描綫的工作原理，對比CCD和CMOS傳感器的感光機製，理解CCD的光電轉換過程和CMOS的像素並行讀齣優勢，以及它們在捕捉光綫強度、色彩信息時引入的誤差和噪聲。 1.2 色彩的科學與編碼： 深入剖析人眼對顔色的感知機理，介紹RGB、CMYK、HSV等不同色彩模型的原理、應用場景及其相互轉換。重點講解YUV（YCbCr）色彩空間為何在視頻處理中如此重要，闡述其亮度（Y）與色度（Cb, Cr）分離的設計理念，以及這種分離如何為後續的壓縮優化奠定基礎。我們將探究伽馬校正（Gamma Correction）在不同顯示設備上色彩還原一緻性中的作用，以及色彩深度（Color Depth）對圖像細節錶現力的影響，如8-bit、10-bit、12-bit色彩的量化差異。 1.3 圖像的空間結構與特徵提取： 從像素網格的二維（或三維，考慮時間維度）結構齣發，介紹圖像的空間頻率概念，理解低頻分量代錶圖像的平滑區域，高頻分量則承載著細節、邊緣和紋理信息。我們將探討圖像的金字塔錶示（Image Pyramids）及其在多尺度分析中的應用，例如用於特徵檢測或圖像重建。還會介紹一些基礎的圖像特徵提取方法，如邊緣檢測（Sobel, Canny）、角點檢測（Harris, FAST）以及紋理描述符，它們是理解圖像內容和進行後續高級處理的前提。 第二章：感知編碼的藝術——人類視覺係統導嚮的優化 2.1 人類視覺係統的局限性與感知冗餘： 深入解析人類視覺係統的特性，如明暗對比敏感度、空間頻率敏感度、顔色感知差異（例如對綠色比對紅色更敏感）以及時間上的視覺暫留效應。基於這些特性，理解為何並非所有圖像信息都同等重要，存在大量的“感知冗餘”。例如，人類對高頻空間信息的感知能力在不同亮度條件下有所下降，對色度信息的變化比亮度信息的變化更不敏感。 2.2 感知編碼的基本原理： 介紹基於人類視覺係統的感知編碼（Perceptual Coding）的核心思想：在去除那些人眼不易察覺的冗餘信息的同時，最大限度地保留人眼敏感的信息。我們將探討視覺掩蔽效應（Visual Masking），包括空間掩蔽（Spatial Masking）和時間掩蔽（Temporal Masking），即在一個區域或一個時間點的信息感知會受到相鄰區域或相鄰時間點信息的影響。 2.3 量化誤差的感知塑造： 重點講解量化（Quantization）作為信息壓縮的關鍵步驟，以及如何通過“感知量化”（Perceptual Quantization）來控製量化誤差的分布。例如，通過調整量化錶，對人眼不敏感的頻率分量使用更粗糙的量化，而對人眼敏感的分量則使用更精細的量化，從而在減小數據量的同時，最大程度地減小視覺失真。 第二篇：信息壓縮的智慧——高效存儲與傳輸的基石 第三章：信號變換的魔力——從時域到頻域的洞察 3.1 傅裏葉變換（FT）的原理與應用： 介紹傅裏葉變換如何將信號分解為不同頻率的正弦和餘弦波分量，揭示信號的頻率構成。我們將討論離散傅裏葉變換（DFT）及其高效算法——快速傅裏葉變換（FFT），並理解它們在圖像和視頻信號分析中的作用，例如在頻域進行濾波或分析紋理特徵。 3.2 離散餘弦變換（DCT）的優勢： 詳細解析離散餘弦變換（DCT）為何成為圖像和視頻壓縮領域的核心工具。重點闡述DCT相對於DFT的優勢，尤其是在處理具有邊界效應的信號時，DCT能夠生成實數輸齣，並且其能量聚集性更強，使得大部分能量集中在少數低頻係數上。我們將通過示例說明，一副圖像經過DCT變換後，大部分能量會集中在左上角的低頻係數上，為後續的量化和熵編碼打下基礎。 3.3 小波變換（Wavelet Transform）的潛力： 介紹小波變換作為一種時頻聯閤分析工具，能夠同時提供信號在時間和頻率上的局部信息。對比DCT的全局性，小波變換能夠更好地捕捉信號的局部細節和奇異點，尤其在處理具有多尺度特徵的圖像時錶現齣色。我們將探討不同類型的小波基（如Haar, Daubechies）及其在圖像壓縮、去噪等方麵的應用。 第四章：冗餘信息的剔除——熵編碼的精巧設計 4.1 信息論基礎與熵的概念： 迴顧信息論的核心概念，如比特（bit）、信息量（information content）、信源熵（entropy）等。詳細解釋熵的定義，即一個隨機變量平均的信息量，它代錶瞭該變量的不確定性。理解熵的概念對於理解為何某些數據序列更易壓縮至滿足，而另一些則不然。 4.2 無損編碼技術： 霍夫曼編碼（Huffman Coding）： 詳細講解霍夫曼編碼的構建過程，即如何根據符號齣現的概率構建最優的前綴碼。通過實際例子演示如何為圖像或視頻的DCT係數分配變長編碼，概率越高的符號分配越短的碼字，從而實現壓縮。 算術編碼（Arithmetic Coding）： 介紹算術編碼作為一種更高級的熵編碼方法，能夠實現比霍夫曼編碼更高的壓縮率。它將整個消息編碼為一個小數，並且能夠處理符號概率非整數的情況，進一步減少冗餘。 4.3 有損編碼的基石——量化： （此處與感知編碼中的量化呼應，但更側重於數據量減少的層麵）詳細解釋量化過程如何大幅度地減少數據信息量。從均勻量化到非均勻量化，再到前述的感知量化，理解量化是信息損失的關鍵環節，但也是實現高壓縮比的必要手段。我們將討論量化步長（Quantization Step）的選擇對壓縮率和重建質量的影響。 第三篇：動態影像的編織——視頻處理的核心機製 第五章：時域冗餘的利用——幀間預測的智慧 5.1 視頻信號的特性： 分析視頻信號相對於靜態圖像的獨特性質，即相鄰幀之間存在高度的時間相關性。一幀圖像在短時間內發生的變化相對較小，大部分區域內容是重復的。 5.2 運動估計（Motion Estimation）與運動補償（Motion Compensation）： 深入解析運動估計的核心思想：尋找視頻序列中像素塊在相鄰幀之間的運動。我們將詳細介紹塊匹配算法（Block Matching Algorithms），如全搜索（Full Search, FS）、三步搜索（Three-Step Search, TSS）、菱形搜索（Diamond Search, DS）等，理解它們如何通過最小化塊的殘差（Residual）來找到最佳的運動矢量（Motion Vector）。 5.3 幀類型（Frame Types）： 介紹視頻編碼中不同幀類型的概念，如I幀（Intra-coded frame）——獨立編碼的幀，不依賴於其他幀；P幀（Predictive-coded frame）——依賴於前麵幀進行預測編碼；B幀（Bi-predictive-coded frame）——可以依賴於前麵或後麵的幀進行預測編碼。理解不同幀類型如何協同工作，最大化時間冗餘的利用。 5.4 殘差編碼（Residual Coding）： 在運動補償之後，必然會産生殘差（即原始圖像塊與預測圖像塊之間的差異）。介紹殘差信號的性質（通常能量較低）以及如何對其進行變換（如DCT）和量化，並結閤其對應的運動矢量一起編碼，以實現更高效的壓縮。 第六章：視頻編碼標準的迴顧與演進 6.1 H.261 與 MPEG-1： 迴顧早期視頻編碼標準的裏程碑，瞭解它們在視頻通信和視頻光盤（VCD）等領域的貢獻，以及它們在運動估計、DCT變換和熵編碼方麵奠定的基礎。 6.2 H.263 與 MPEG-2： 探討它們在視頻分辨率、編碼效率和應用領域（如廣播電視、DVD）的提升，以及引入的更先進的運動估計技術和變換編碼方法。 6.3 H.264/AVC (MPEG-4 Part 10)： 深入剖析H.264/AVC之所以成為經典的關鍵技術。詳細介紹其引入的許多創新，例如： 更靈活的塊劃分（Variable Block Sizes）： 允許將宏塊（Macroblock）進一步劃分為更小的子塊，以更精確地匹配運動區域，提高編碼效率。 多幀預測（Multiple Reference Frames）： 允許P幀和B幀參考多達16個先前或後來的幀作為預測源，極大地提高瞭運動補償的準確性。 整數變換（Integer Transform）： 采用整數形式的DCT（9/7 Tap Filter），避免瞭浮點運算帶來的誤差，提高瞭計算的穩定性和效率。 上下文自適應熵編碼（Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding, CABAC）： 一種比上下文自適應可變長度編碼（CAVLC）更高效的熵編碼方法，能夠根據上下文統計信息動態調整概率模型。 6.4 HEVC/H.265 與 AV1 的展望： 簡要介紹新一代視頻編碼標準HEVC（H.265）在H.264基礎上進一步提升壓縮效率的技術，例如： 編碼樹單元（Coding Tree Unit, CTU）： 引入瞭比宏塊更靈活的編碼結構，允許自適應地劃分成更小的編碼單元（CU）、預測單元（PU）和變換單元（TU）。 更精細的運動估計與補償： 包括更豐富的運動矢量預測模式、分塊大小和運動區域的精細化。 更先進的變換與量化： 如二次變換（Quadratic Transform）和更靈活的變換尺寸。 更強大的熵編碼： 如圖形處理單元（GPU）優化的CABAC。 6.5 AV1 的開放標準理念： 簡述AV1作為免版稅開放標準的意義，以及它在畫質和壓縮效率上與HEVC的競爭，瞭解其在新的編碼工具（如更精細的運動分析、新的變換技術）方麵的探索。 第四篇：流媒體的脈動——係統架構與傳輸優化 第七章：數字影像的“裝箱”——封裝格式與容器 7.1 封裝格式的必要性： 解釋為何將視頻、音頻、字幕、元數據等多種信息組織在一起形成一個獨立的文件。封裝格式解決瞭如何將不同類型的數據流進行同步、尋址和管理的問題。 7.2 常見的封裝格式： MPEG-2 Transport Stream (TS)： 詳解TS格式的特點，如固定長度的數據包、PID（Packet Identifier）用於區分不同流、PCR（Program Clock Reference）用於同步。重點介紹TS在數字廣播（如DVB）和IPTV中的廣泛應用。 MPEG-4 Part 14 (MP4) / MOV： 介紹MP4和QuickTime MOV格式的“基於文件的結構”，如Box（Atom）的層級組織方式。重點闡述其在流媒體點播（VOD）、數字電影和移動設備中的優勢，以及如何支持多種編碼格式和元數據。 WebM / Matroska (MKV)： 介紹WebM作為一種開放、免版稅的媒體文件格式，以及Matroska（MKV）作為一種高度靈活和可擴展的容器格式，它們在網絡視頻、高清內容存儲中的應用。 7.3 媒體流的同步與時基： 深入探討如何通過封裝格式中的時間戳（如PTS - Presentation Timestamp, DTS - Decoding Timestamp）來確保視頻、音頻和字幕等流的精確同步播放。理解PTS和DTS在視頻解碼順序中的作用。 第八章：網絡上的“血管”——流媒體傳輸協議 8.1 TCP 與 UDP 的選擇： 分析TCP（Transmission Control Protocol）的可靠性（三次握手、確認應答、流量控製）與UDP（User Datagram Protocol）的低延遲、高效率之間的權衡。解釋為何在流媒體傳輸中，UDP通常是更好的選擇。 8.2 實時傳輸協議（RTP）與實時傳輸控製協議（RTCP）： 詳細介紹RTP作為承載實時媒體數據（視頻、音頻）的協議，其報文結構、序列號、時間戳的作用。深入解析RTCP如何與RTP配閤，提供對流的監控、反饋和控製，例如丟包率、抖動（Jitter）統計，以及如何用於媒體流的質量評估。 8.3 流媒體傳輸協議（RTSP）： 介紹RTSP（Real-Time Streaming Protocol）作為一種應用層控製協議，它不傳輸媒體數據本身，而是用於控製媒體服務器上的媒體會話，例如“播放（Play）、暫停（Pause）、停止（Stop）、快進（Seek）”等命令。理解RTSP如何與RTP協同工作，實現對流媒體的遠程控製。 8.4 HTTP 流媒體技術（HLS & DASH）： 重點介紹兩種現代主流的HTTP-based流媒體傳輸技術： HTTP Live Streaming (HLS)： 蘋果公司開發，通過將媒體分割成小的TS文件，並使用M3U8索引文件進行管理。特點是廣泛的設備支持和良好的兼容性。 Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH)： 一個開放的國際標準，類似於HLS，但更加靈活和標準化。通過媒體錶示描述符（MPD）文件來描述不同分辨率、比特率的媒體分片。 8.5 適應性比特率流（Adaptive Bitrate Streaming, ABS）： 深入闡述ABS的核心思想：根據客戶端的網絡帶寬和設備性能，動態地選擇最閤適的媒體流（不同比特率和分辨率），以提供流暢且高質量的觀看體驗。分析HLS和DASH如何實現ABS，以及客戶端如何進行比特率切換。 結論： 《流光溢彩：數字影像的奧秘與視界》旨在為讀者構建一個關於數字影像從根本原理到實際應用的完整知識體係。通過對像素、色彩、信號變換、壓縮算法、運動預測、編碼標準以及流媒體傳輸技術的深入剖析，本書將帶領您領略數字影像世界的壯麗畫捲，理解其背後隱藏的科學之美與工程智慧。無論您是初入此領域的學生，還是尋求技術深度挖掘的研究者，亦或是希望理解媒體技術變革的從業者，本書都將為您提供寶貴的洞察與啓迪。

評分☆☆☆☆☆

我偶然間接觸到一本《量子計算導論》的書，這本書的內容給我帶來瞭巨大的震撼。它並沒有像我之前接觸到的許多關於量子計算的入門讀物那樣，隻是簡單介紹一些量子比特、疊加和糾纏的概念，而是深入地探討瞭量子計算的理論基礎和核心算法。書中詳細闡述瞭量子比特的數學錶示，如布洛赫球，以及量子門操作如何作用於量子比特。讓我眼前一亮的是，書中對Shor算法和Grover算法的講解，不僅給齣瞭清晰的算法步驟，還深入剖析瞭它們為何能夠實現指數級或平方級的加速，以及其背後所依賴的量子疊加和乾涉原理。此外，書中還探討瞭量子糾錯碼、量子退火等前沿概念，並對量子計算的未來發展趨勢進行瞭展望。雖然這本書的數學背景要求較高，但作者的講解非常有條理，對於我這樣非物理專業背景但對量子計算充滿好奇的讀者來說，仍然能夠從中獲得大量的啓發。讀完這本書，我感覺自己對這個充滿神秘感的領域有瞭更清晰的認知，也對它改變未來計算格局的可能性有瞭更深的體悟。

評分☆☆☆☆☆

我最近剛翻完一本關於《深度學習的數學基礎》的書，這本書的內容實在是太全麵瞭，幾乎涵蓋瞭深度學習領域所有必要的數學工具。從綫性代數中的矩陣運算、特徵值分解，到微積分中的梯度下降、鏈式法則，再到概率論中的條件概率、貝葉斯定理，以及信息論中的熵、KL散度等等，這本書都做瞭非常詳盡的介紹。作者的講解方式也很獨特，他並沒有像某些教材那樣枯燥地羅列公式，而是通過大量有趣的類比和直觀的圖示，來解釋這些數學概念是如何應用於深度學習中的。例如，在講解矩陣乘法時，他將其比作不同特徵的組閤，而在介紹梯度下降時，則用山坡上滾落石頭的例子來形象地說明。讀這本書的過程，就像是在給我的深度學習知識體係打地基，讓我對那些在神經網絡中頻繁齣現的數學術語不再感到陌生和畏懼，而是能夠真正理解它們在模型構建和優化中的作用。這本書不僅適閤初學者，對於有一定深度學習基礎的開發者來說，也能夠幫助他們鞏固和深化對底層數學原理的理解。

評分☆☆☆☆☆

最近，我花瞭不少時間仔細研讀瞭一本關於《高級網絡通信協議解析》的書，這本著作在網絡協議的深度和廣度上都給我留下瞭深刻的印象。書中沒有停留在TCP/IP協議棧的錶麵介紹，而是深入到每一個關鍵協議的內部機製，比如TCP的連接建立與釋放（三次握HOLD和四次揮手）的每一個細節，擁塞控製算法的演進和不同策略的優劣，以及UDP在某些場景下的獨特優勢。更讓我驚喜的是，作者對HTTP/2和HTTP/3協議進行瞭非常詳盡的分析，包括它們如何剋服HTTP/1.1的性能瓶頸，采用多路復用、頭部壓縮等技術，以及QUIC協議如何基於UDP構建可靠的傳輸層。書中還涉及瞭DNS解析的層層轉發、BGP路由協議的自治係統交互原理，甚至還對IPv6的地址空間和過渡技術進行瞭深入的闡述。書中豐富的圖示和抓包分析的案例，讓原本枯燥的協議細節變得生動易懂，也讓我能夠將理論知識與實際網絡環境聯係起來。這本書絕對是網絡工程師、係統管理員以及任何對網絡底層工作原理有濃厚興趣的讀者的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

最近讀到一本關於《機器學習中的概率圖模型》的書，簡直是為我打開瞭一扇新的大門。這本書係統地梳理瞭概率圖模型的核心概念，從最基礎的貝葉斯網絡和馬爾可夫隨機場講起，逐步深入到各種復雜的推斷算法，如信念傳播、變分推斷和馬爾可夫鏈濛特卡洛方法。作者的講解非常清晰，邏輯性極強，即使是一些非常抽象的理論，也能通過生動的例子和圖示變得易於理解。特彆讓我印象深刻的是，書中不僅介紹瞭理論，還結閤瞭大量的實際應用案例，比如在計算機視覺中的圖像分割、在自然語言處理中的主題模型，甚至在生物信息學中的基因網絡推斷。這讓我深刻體會到概率圖模型在解決現實世界復雜問題時的強大能力。這本書的篇幅雖然不小，但每讀一頁都感覺收獲滿滿，讓我對機器學習的底層原理有瞭更深刻的認識，也為我後續深入研究相關領域打下瞭堅實的基礎。如果說之前我隻是對機器學習停留在“知道有這麼迴事”，那麼讀完這本書，我感覺自己已經開始“理解它的精髓”瞭。

評分☆☆☆☆☆

我最近閱讀瞭一本名為《計算生物學中的算法與模型》的書，這本書的跨學科性讓我耳目一新。它並沒有局限於傳統的計算機科學算法，而是將目光投嚮瞭生物學領域，探討瞭如何利用計算方法來解決生物學中的難題。書中詳細介紹瞭DNA測序數據的處理算法，如Smith-Waterman和Needleman-Wunsch算法在序列比對中的應用，以及Hidden Markov Model（HMM）在基因識彆中的作用。讓我印象深刻的是，書中還講解瞭係統生物學中常用的網絡分析技術，如何構建基因調控網絡、蛋白質相互作用網絡，並利用圖論算法來分析這些網絡的拓撲結構和功能。此外，書中還涵蓋瞭蛋白質結構預測、藥物分子設計等前沿領域，並介紹瞭一些基於機器學習和統計模型的算法。作者的講解風格嚴謹而清晰，雖然涉及不少生物學和統計學知識，但都能夠循序漸進地引導讀者理解。這本書不僅讓我看到瞭計算在現代生物學研究中的重要性，也為我提供瞭解決生物數據分析問題的多種算法和模型。