音视频多媒体处理技术与实践--基于i MX27处理器 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张太镒 著

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店铺： 广影图书专营店

出版社： 北京航空航天大学出版社

ISBN：9787512402904

商品编码：29757440692

包装：平装

出版时间：2011-01-01

基本信息

书名:音视频多媒体处理技术与实践--基于i MX27处理器

定价：59.00元

售价：43.1元,便宜15.9元,折扣73

作者:张太镒

出版社：北京航空航天大学出版社

出版日期：2011-01-01

ISBN：9787512402904

字数：838000

页码：509

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.722kg

编辑推荐

内容提要

美国飞思卡尔公司的高性能音视频多媒体处理专用芯片i.mx27，集成arm9处理器核和mpeg-4、h.264视频压缩硬件编解码器，以及嵌入式系统设计所需几乎所有的外部接口，可以用i.mx27单芯片研发设计复杂的用于移动影视播放器、智能电话、无线pda及其他便携式音视频终端等多媒体产品，研发周期短、成本低、性能。
本书在详细介绍arm9处理器核的组成、存储器配置、寄存器、中断控制器和引导模式的基础上，用较大的篇幅着重介绍该芯片集成的数字音频复用器、cmos图像传感器接口、视频压缩编解码器、增强型多媒体加速器和液晶显示控制器等，以及开发工具、实验教学平台和多媒体产品应用范例。
本书可作为从事多媒体音视频处理技术领域工程技术人员的设计参考资料，亦可作为大学电子与信息类专业音视频处理和微处理器接口技术课程的辅助教材。

目录

作者介绍

文摘

序言

《数字图像处理：原理、算法与应用》 引言 数字图像处理作为计算机科学、信息科学以及工程学领域的重要分支，已经深入渗透到我们生活的方方面面。从医学影像的诊断到遥感技术的监测，从工业生产的质量控制到人脸识别的安防应用，无不闪耀着数字图像处理技术的智慧光芒。本书旨在系统性地介绍数字图像处理的核心原理、经典算法以及在不同领域的实际应用，为读者构建一个扎实而全面的理论基础，并提供丰富的实践指导，使其能够理解、掌握并运用这些技术解决实际问题。 第一部分：数字图像处理基础 第一章：图像与视觉感知 图像的本质与表示： 深入探讨数字图像的数学模型，包括像素、灰度级、颜色空间（RGB、HSV、CMYK等）的定义与转换。解析图像在计算机中的存储方式，如位图、矢量图，以及不同文件格式（JPEG、PNG、BMP等）的特点与应用场景。 人眼视觉系统与图像处理的关系： 介绍人眼的成像原理、光感受器（视杆细胞、视锥细胞）的功能，以及人类对亮度、对比度、颜色、空间频率等视觉特性的感知规律。阐述这些生理和心理学特性如何指导图像处理算法的设计，以达到更好的视觉效果和信息提取能力。 第二章：图像增强 点运算（Point Operations）： 详细讲解直方图的概念及其在图像分析中的重要性。深入剖析灰度变换函数，包括线性变换、对数变换、幂次变换（伽马变换）等，并阐述它们如何用于调整图像的对比度和亮度。重点介绍直方图均衡化（Histogram Equalization）和直方图规定化（Histogram Specification）的原理与实现，以及它们在改善图像视觉质量方面的实际效果。 空间域滤波（Spatial Domain Filtering）： 讲解滤波器的基本概念，包括卷积（Convolution）和相关（Correlation）运算。重点介绍各类空间滤波器： 平滑滤波器（Smoothing Filters）： 均值滤波器（Mean Filter）、高斯滤波器（Gaussian Filter）等，分析其去除噪声、模糊图像的原理和效果。 锐化滤波器（Sharpening Filters）： 拉普拉斯滤波器（Laplacian Filter）、Sobel算子、Prewitt算子等，讲解它们如何增强图像的边缘和细节。 双边滤波器（Bilateral Filter）： 介绍其在保持边缘的同时进行平滑的独特优势。 频率域增强（Frequency Domain Enhancement）： 引入傅里叶变换（Fourier Transform）及其离散形式（DFT/FFT）在图像处理中的应用。讲解低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器、带阻滤波器在频率域对图像进行平滑或锐化的原理。重点介绍同态滤波（Homomorphic Filtering）在同时增强亮度和对比度方面的应用。 第三章：图像复原 图像退化模型（Image Degradation Model）： 建立图像退化过程的数学模型，将其描述为原始图像与退化函数（Point Spread Function, PSF）卷积，并叠加噪声。 逆滤波与维纳滤波（Inverse Filtering and Wiener Filtering）： 详细推导逆滤波的原理，分析其对噪声的敏感性。重点介绍维纳滤波，阐述其基于统计信息的最佳逼近原理，以及如何通过权衡信号和噪声的功率谱来获得更好的复原效果。 约束最小二乘方滤波（Constrained Least Squares Filtering）： 讲解如何在逆滤波的基础上引入约束条件，以避免噪声的放大。 其他复原方法： 介绍运动模糊复原、散焦模糊复原等特定场景下的复原技术。 第二部分：图像分析与特征提取 第四章：彩色图像处理 彩色模型与转换： 深入介绍各种彩色模型（RGB, HSV, HSI, YCbCr等）的数学定义、物理意义及其相互之间的转换方法。分析不同彩色模型在图像处理任务中的适用性。 彩色图像增强： 讲解在不同彩色模型下进行图像增强的技术，如在HSI模型下对色调、饱和度、亮度分别进行处理。 彩色图像分割： 探讨基于颜色阈值分割、聚类分析（K-Means）等方法在彩色图像分割中的应用。 第五章：图像分割（Image Segmentation） 阈值分割（Thresholding）： 讲解全局阈值法和局部（自适应）阈值法的原理。重点介绍 Otsu's 方法，分析其如何自动寻找最优阈值。 边缘检测（Edge Detection）： 详细介绍 Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian of Gaussian (LoG), Canny 等经典边缘检测算子的原理、优缺点及实现细节。分析边缘连接（Edge Linking）和边缘链接（Edge Following）技术。 区域分割（Region-based Segmentation）： 讲解区域生长（Region Growing）、区域分裂与合并（Region Splitting and Merging）等算法。 基于图的分割： 简要介绍 Graph Cut 等先进的分割技术。 分水岭分割（Watershed Segmentation）： 阐述其基于地形学的分割思想。 第六章：特征提取与描述 几何特征（Geometric Features）： 介绍图像中物体的形状、大小、位置等几何特征的提取方法，如轮廓（Contour）、质心（Centroid）、面积（Area）、周长（Perimeter）、紧密度（Circularity）、长宽比（Aspect Ratio）等。 纹理特征（Texture Features）： 讲解灰度共生矩阵（Gray-Level Co-occurrence Matrix, GLCM）的计算方法及其衍生特征（对比度、能量、相关性、相关性等）。介绍其他纹理描述方法，如LBP (Local Binary Patterns)。 关键点检测与描述（Interest Point Detection and Description）： 介绍 Harris角点检测、SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)、SURF (Speeded Up Robust Features) 等算法，分析它们在图像匹配、目标识别中的重要作用。 形状上下文（Shape Context）： 讲解如何利用形状上下文来描述物体的形状。 第三部分：高级图像处理技术与应用 第七章：形态学图像处理（Morphological Image Processing） 基本运算： 详细介绍二值图像和灰度图像的腐蚀（Erosion）、膨胀（Dilation）、开运算（Opening）和闭运算（Closing）的定义、原理与数学实现。 形态学算子： 讲解击中不击中（Hit-or-Miss）变换、骨架提取（Skeletonization）、边界提取（Boundary Extraction）、连通分量分析（Connected Component Analysis）等。 应用： 阐述形态学处理在去噪、连接断裂的物体、填充孔洞、细化/粗化结构等方面的实际应用。 第八章：图像压缩 信息论基础： 引入熵（Entropy）的概念，解释信息熵与数据冗余的关系。 无损压缩（Lossless Compression）： 讲解行程长度编码（Run-Length Encoding, RLE）、霍夫曼编码（Huffman Coding）、算术编码（Arithmetic Coding）等无损压缩算法。 有损压缩（Lossy Compression）： 重点介绍离散余弦变换（Discrete Cosine Transform, DCT）在 JPEG 压缩标准中的应用。讲解量化（Quantization）和熵编码（Entropy Coding）在有损压缩中的作用。 视频压缩基础： 简要介绍视频压缩的基本原理，如帧内压缩（Intra-frame compression）和帧间压缩（Inter-frame compression）。 第九章：图像复原与重建 图像去噪（Image Denoising）： 除了空间域和频率域的滤波方法，重点介绍非局部均值滤波（Non-Local Means, NLM）和 BM3D (Block-Matching and 3D Filtering) 等更先进的去噪算法。 图像修复（Image Inpainting）： 讲解利用周围信息填充图像缺失区域的技术，包括基于扩散的方法和基于块匹配的方法。 立体视觉与三维重建（Stereo Vision and 3D Reconstruction）： 介绍双目立体视觉的基本原理，视差计算（Disparity Estimation），以及点云（Point Cloud）和网格模型（Mesh Model）在三维重建中的应用。 第十章：图像处理在实际中的应用 医学影像处理： CT, MRI, X-ray 图像的增强、分割、特征提取，用于疾病诊断和治疗规划。 遥感图像处理： 卫星图像的增强、分类、变化检测，用于地质勘探、环境监测、农业分析。 工业视觉检测： 产品的缺陷检测、尺寸测量、质量控制。 安防与监控： 人脸识别、行人检测、行为分析。 计算机视觉基础： 目标跟踪、场景理解。 图形学与虚拟现实： 纹理映射、渲染。 附录 数学基础回顾： 线性代数、概率论与数理统计基础。 常用图像处理库介绍： OpenCV, scikit-image, Pillow 等。 代码示例与实践指导： 提供 Python 或 C++ 的代码片段，帮助读者理解和实现算法。 结语 数字图像处理技术博大精深，本书力求以清晰的逻辑、严谨的论述和丰富的实例，带领读者走进这个充满魅力的技术世界。通过理论学习和实践操作，读者将能够深入理解图像处理的内在机制，掌握分析和解决实际问题的能力，为进一步深入研究或应用到具体领域奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

从排版和整体阅读体验来看，这本书也下了不少功夫。市面上很多技术书籍的图表常常是黑白的、粗糙的，看起来让人昏昏欲睡。但这本书在图形的运用上相当讲究。特别是在讲解DSP（数字信号处理）模块的工作流程时，那些流程图和时序图绘制得极为精美且逻辑清晰。色彩的运用很有层次感，不同的数据流和控制信号用不同的颜色区分开来，极大地降低了理解复杂时序的认知负荷。另外，书中对专业术语的处理也体现了作者的匠心。对于首次出现的专业词汇，作者总是会非常贴心地在旁边用小括号进行简要的解释，或者直接提供一个快速的上下文回顾，这保证了阅读的连贯性，避免了读者频繁停下来查阅其他资料的麻烦。这种注重细节的用户体验设计，让原本可能枯燥的技术研读过程，变成了一种享受，我甚至愿意在周末的下午，泡上一杯咖啡，静下心来仔细品味其中的技术细节。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实战性绝对是它最大的亮点之一。我手里正好有一个类似的ARM架构的开发板，平时在调试一些视频流处理的时候，总感觉力不从心，效率上不去，耗电量也高。这本书简直就像是为我量身定做的指南。它没有停留在通用性的理论讲解，而是非常细致地深入到了特定处理器的架构特性中去。我记得有一章专门讲了DMA（直接内存访问）在音视频数据传输中的优化策略，书中给出的那套流水线设计思路，让我茅塞顿开。我按照书中的思路进行了一次POC（概念验证）的修改，原本卡顿的1080P解码流程，瞬间变得如丝般顺滑，CPU占用率也降到了一个惊人的低点。这种直接解决痛点的体验，在技术书籍中是极其难得的。作者显然是亲自在一线摸爬滚打了许久，他对那些“坑”的描述，精准到让人拍案叫绝。而且，书中的代码示例质量非常高，注释详尽，结构清晰，完全可以直接拿到项目里去参考和魔改，这对于追求效率的工程师来说，无疑是巨大的加分项。

评分☆☆☆☆☆

我特别欣赏作者在书中对“设计哲学”层面的探讨，这让这本书超越了一般的“工具手册”范畴。它不只是教你“怎么做”（How），更重要的在于引导你思考“为什么这么做”（Why）以及“是否有更好的替代方案”（What If）。例如，在对比几种不同的硬件加速引擎的优劣时，作者没有简单地下结论，而是从功耗、延迟、可扩展性等多个维度进行了深入的权衡分析，并结合实际场景给出了建议。这种辩证性的思维方式，培养了读者批判性学习的能力。我感觉自己不仅仅是在学习如何操作一个特定的平台，而是在学习一套通用的、适用于未来任何新型多媒体处理器平台的分析和设计方法论。书中关于软件栈与硬件抽象层（HAL）交互部分的论述尤其深刻，它揭示了在资源受限的环境下，如何通过巧妙的软件设计来榨干底层硬件的最后一丝潜力，这对于想成为资深系统架构师的人来说，是无价的洞察力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计真是抓人眼球，那种深邃的蓝色调配上醒目的橙色标题，立刻就给人一种技术硬核、内容扎实的感觉。我原本对这类嵌入式处理器的书籍抱有那么一丝丝的敬畏，觉得可能要啃好久才能啃明白。然而，翻开第一章，作者那种娓娓道来的叙事方式，一下子就拉近了距离。它没有一上来就堆砌晦涩难懂的寄存器地址和时序图，而是从一个宏观的视角切入，勾勒出了整个多媒体处理在嵌入式系统中的重要性。我特别欣赏它对基础概念的阐述，比如色彩空间转换和采样率的选取，讲解得深入浅出，即便是初次接触这个领域的读者，也能迅速建立起一个清晰的认知框架。书中对于理论知识和实际应用之间的平衡把握得恰到好处，它不像某些教科书那样只停留在概念层面，而是通过生动的案例，将那些抽象的技术原理“可视化”了。读完前几章，我感觉自己像是站在了一个非常稳固的地基上，对后续深入的学习充满了信心。特别是关于硬件加速器的介绍部分，那种对底层优化哲学的探讨，着实让人受益匪浅，它不仅仅是教你怎么用，更是在教你理解“为什么”要这么用。

评分☆☆☆☆☆

这本书的知识广度也令人印象深刻。我们通常接触到的多媒体处理书籍，往往会偏向于某一个单一领域，比如专注于视频编码或者音频编解码。但是这本书显然覆盖了一个更全面的生态系统。它不仅详细介绍了视频编码标准（比如H.264的基本流程），还花了相当的篇幅来讨论音频的压缩算法和后端驱动的集成。更让我惊喜的是，它还触及了版权保护（DRM）在嵌入式环境中的实现挑战，这是一个在很多同类书籍中容易被忽略的“软硬结合”的关键点。这种全景式的知识结构，使得读者在掌握了核心处理技术的同时，也能对整个产品交付流程中的关键技术点有一个全面的了解。对于希望构建完整嵌入式多媒体解决方案的工程师团队来说，这本书可以作为团队内部知识共享和新人上岗培训的绝佳参考资料，因为它提供了一个统一且深入的技术视野。