数字图像通信原理与技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:国防工业出版社

作者:王汇源

出品人:

页数:220

译者:

出版时间:2000-9

价格:22.00元

装帧:

isbn号码:9787118023480

丛书系列:

图书标签:

• 数字图像处理
• 图像通信
• 图像编码
• 图像传输
• 通信原理
• 信号处理
• 图像质量评估
• 多媒体通信
• 信息论
• 现代通信技术

好的，这是一份关于《数字图像通信原理与技术》这本书的详细简介，侧重于其核心内容与技术深度，力求专业且详尽。 --- 《数字图像通信原理与技术》图书简介 图书名称： 《数字图像通信原理与技术》 内容聚焦： 本书系统性地阐述了数字图像从采集、编码、传输到接收、显示的完整生命周期中所涉及的底层理论、关键技术、标准规范以及前沿发展。它旨在为读者构建一个从信息论基础到工程实践的坚实知识体系，尤其侧重于图像信号在复杂信道中的有效传输策略。 核心章节与内容深度： 第一部分：数字图像基础与信息论基石 本书伊始，便奠定了数字图像处理与通信的理论基础。 1. 图像的数字化表示与建模： 详细解析了连续图像信号如何通过采样、量化过程转化为离散数字信号。内容涵盖了空间采样率、量化比特数的选择对图像质量（如信噪比SNR、峰值信噪比PSNR）的影响，并深入探讨了人眼视觉系统特性在图像数字化过程中的作用，包括色彩空间（RGB, YCbCr, HSV）的转换与选择，以及不同色彩模式对后续压缩效率的潜在制约。 2. 图像信息论基础： 引入香农信息论，分析数字图像数据的内在冗余性。重点讲解了熵的概念及其在图像数据压缩中的理论极限。此外，还涵盖了互信息、信道容量等核心概念，为理解后续的信源编码打下坚实的理论基础。 第二部分：图像的信源编码与压缩技术 本部分是全书技术核心之一，详细剖析了如何高效地去除图像数据中的冗余信息，以实现数据量的最小化传输。 1. 熵编码方法： 深入分析了无损压缩的代表性算法。首先阐述了霍夫曼编码（Huffman Coding）的原理、构造方法及其在图像编码中的应用。随后，详细介绍了算术编码（Arithmetic Coding）相对于霍夫曼编码在压缩率上的优势和实现细节，特别是其对小数概率的处理机制。 2. 变换域编码技术： 阐释了基于人类视觉系统的冗余去除策略。重点解析了离散余弦变换（DCT）的数学原理、实现算法及其在频域中实现能量集中化的效果。书中详述了JPEG标准中的核心流程，包括块划分、DC/AC系数的量化（包括非均匀量化策略）以及Zig-Zag扫描的优化作用。 3. 基于预测与小波变换的编码： 探讨了更先进的压缩技术。对预测编码（如DPCM）的原理及其在序列图像中的应用进行了细致描述。对于小波变换（Wavelet Transform），书中不仅介绍了多分辨率分析（MRA）的数学基础，还详细对比了小波包、分数次傅里叶变换在图像特征提取和压缩中的性能差异。 4. 现代高效编码标准： 专门辟章节介绍并对比了H.264/AVC及H.265/HEVC中的帧内预测模式、运动估计与补偿（在涉及视频通信时）、残差编码和熵编码（如CAVLC和CABAC）的复杂流程，强调了其对复杂度和压缩效率的权衡。 第三部分：信道编码与可靠传输策略 图像数据对传输误差极为敏感，本部分专注于如何保障数字图像在噪声和干扰信道中可靠传输的理论与技术。 1. 差错控制编码原理： 系统介绍了信道编码的必要性与分类。重点讲解了线性分组码（如汉明码、循环冗余校验码CRC），分析了其代数结构与纠错能力。对于性能更优的卷积码，书中详细阐述了其编码器结构、Viterbi译码算法的实现流程及性能分析。 2. 现代高性能信道编码： 深入探讨了Turbo码和低密度奇偶校验码（LDPC）的迭代译码原理。书中分析了这些现代编码技术如何通过接近香农极限的性能，极大地改善了在高斯白噪声（AWGN）信道或衰落信道中的图像传输质量。 3. 调制与解调技术： 描述了数字信号如何映射到模拟载波上进行传输。内容涵盖了振幅键控（ASK）、频移键控（FSK）、相移键控（PSK）以及正交幅度调制（QAM）等技术，并分析了它们在频谱效率与抗干扰能力之间的权衡。 第四部分：图像通信系统架构与性能评估 本部分将理论知识与实际系统工程相结合，构建完整的通信模型。 1. 图像通信系统模型： 详细构建了端到端的数字图像通信系统框架，包括信源、信道、调制解调器、噪声源等各个环节的相互作用。特别关注了时延、抖动（Jitter）和分组丢失对最终图像质量的影响。 2. 图像传输质量评估： 提供了客观和主观的评估标准。除了传统的PSNR和均方误差（MSE），本书深入介绍了基于视觉的质量评估方法（如SSIM——结构相似性指数），这些方法更好地模拟了人眼对图像失真的感知。 3. 实际应用与标准化： 简要回顾了关键的图像通信标准，如IPTV、数字广播系统（DVB）中的数据封装、传输协议（如RTP/RTCP）的应用，以及在无线和卫星通信环境下的特定挑战与应对策略。 本书特点： 理论与实践紧密结合： 每项技术讲解后均辅以数学推导和工程实现上的考量，确保读者不仅知其然，更能知其所以然。 内容覆盖全面： 从信息论的源头到先进的Turbo译码，构建了数字图像通信的完整技术链条。 深度与广度兼顾： 既有对经典算法（如DCT）的深度剖析，也有对现代标准（如HEVC）的宏观介绍。 本书适合高等院校通信工程、电子信息工程、计算机科学与技术等专业的本科生、研究生，以及从事图像处理、多媒体通信、视频编解码和相关领域研发工作的工程师参考使用。

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这本书的阅读体验更像是一场由经验丰富的导师带领的学术漫游。作者的语言风格非常平易近人，没有那种拒人千里的晦涩感。即便是面对概率论和随机过程这些抽象概念，作者也总能巧妙地用生活化的比喻或简洁的数学模型来加以阐释，极大地降低了读者的心理门槛。我特别欣赏其中穿插的“历史沿革”小节，它让读者明白，现在的技术并非凭空出现，而是经历了漫长的技术迭代和理论突破。这种叙事手法不仅增加了阅读的趣味性，也让知识点之间的联系更加紧密。如果说有什么遗憾，那就是对于新兴的、基于深度学习的信道建模和信号处理方法着墨不多。考虑到当前人工智能在各个领域掀起的革命浪潮，如果能有一章专门探讨神经网络在信道均衡、盲均衡或调制识别中的应用潜力，这本书无疑将更具时代感，成为连接经典理论与未来研究热点的有力工具。

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这本书的装帧设计颇具匠心，封面采用了深沉的靛蓝色，搭配烫金的标题，散发出一种低调而专业的气息。初次翻阅时，我立刻被其清晰的排版和合理的章节划分所吸引。作者在内容组织上展现出了高超的驾驭能力，从基础概念的引入，到复杂算法的剖析，逻辑链条一环扣一环，让人在学习过程中不易迷失方向。尤其是那些关键公式的推导部分，图文并茂，即便是初学者也能顺藤摸瓜地理解其背后的数学原理。不过，我个人认为，在讲解某些前沿技术时，如果能增加更多的实际应用案例，比如结合最新的5G或未来的6G网络环境进行探讨，想必会更加贴合当下技术发展的脉搏，为读者提供更具前瞻性的视野。总的来说，这是一本结构严谨、理论扎实的好教材，适合作为专业课程的参考书目，但对于追求极致工程实践的读者来说，可能还需要搭配其他侧重实战的资料来互补。

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这本书的价值在于其对“系统性”的深刻理解和呈现。它不像市面上许多只关注某一特定算法的专著，而是将从信号的产生、编码、调制、信道传输到最终的接收、解码整个链路上的关键技术点，形成了一个完整的知识闭环。这种全景式的视角，使得读者在学习过程中，能够清晰地看到每一个环节对整体性能的影响和制约。例如，在讨论噪声对系统性能的劣化时，作者不仅仅停留在误码率（BER）曲线上，还结合了调制星座图的几何特性进行解释，让抽象的概率问题变得具象化。如果硬要说需要改进的地方，我认为是在对**超大规模MIMO**和**可见光通信（VLC）**等新兴信道特性的建模上可以再加强力度。这些前沿领域的数据传输面临着与传统无线电截然不同的挑战，加入对这些特异性信道模型的分析，将使本书的适用范围得到极大的拓宽，真正实现对未来通信场景的覆盖。

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这是一本极其注重理论基础的著作，对于希望系统性建立信号处理和信息论知识体系的读者来说，它无疑是教科书级别的存在。书中的数学推导极其详尽，几乎没有跳跃的步骤，这对于需要精确把握每一个环节的科研人员来说至关重要。我感觉作者在处理傅里叶变换、小波分析等工具函数时，其铺垫工作做得非常扎实，使得后续的章节能够基于这些坚实的地基顺利展开。但是，这种对基础的强调，也带来了一个小小的弊端——整体的“更新速度”相对保守。对于那些已经熟悉了基础理论，急需了解最新国际标准进展（例如，最新的信道编码迭代标准或最新的多址接入技术）的读者来说，这本书可能需要与最新的标准文档或会议论文集并行阅读。它更像是打地基的蓝图，而非实时更新的工程手册，但这或许正是它能够长久作为经典的原因——基础永恒，应用常新。

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读完这本书的后半部分，我深刻体会到作者在深入剖析复杂技术细节时的那份执着与严谨。特别是关于信息熵与信道编码效率的部分，作者并没有止步于公式的罗列，而是花了大篇幅去解释这些理论是如何服务于实际系统中的冗余控制和可靠传输的。这种对“为什么”的深究，远比单纯的“是什么”更具价值。我在学习过程中，多次对照书中提供的图表和仿真结果进行思考，发现它成功地搭建起了一个从信息论到具体编码方案（如Turbo码或LDPC码）的坚实桥梁。然而，美中不足的是，部分涉及高性能硬件实现（如FPGA或ASIC设计）的内容略显简略。在这个“软件定义一切”的时代，若能增加一章关于高性能并行处理架构对算法实时性影响的讨论，或者至少提供一些相关的软件工具链使用指导，这本书的实用价值无疑会再上一个台阶，更能满足那些希望将理论转化为实际产品的工程师的需求。

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