Real World Video Compression pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Addison-Wesley

作者:Beach, Andy

出品人:

页数:336

译者:

出版时间:2008-4

价格:$ 50.84

装帧:Pap

isbn号码:9780321514691

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
• 压缩
• World
• Video
• Real
• Compression
• 视频压缩
• 实时视频
• 视频编码
• H
• 264
• H
• 265
• AV1
• 视频流
• 多媒体
• 图像处理
• 通信

《数字影像处理与分析》 本书深入探讨了数字影像处理与分析的核心理论、关键算法以及前沿技术。在当今信息爆炸的时代，图像和视频数据已成为获取信息、理解世界的重要载体。无论是在科学研究、医疗诊断、工业生产、安防监控，还是在娱乐传媒领域，高效、准确地处理和分析图像信息都至关重要。本书旨在为读者提供一个全面且深入的视角，掌握数字影像处理与分析的精髓，并能将其应用于实际问题中。 内容概要： 本书的结构设计遵循从基础到高级、从理论到实践的逻辑顺序，确保读者能够循序渐进地构建起坚实的知识体系。 第一部分：数字影像基础 图像的数字化表示： 章节将从最基本的概念入手，介绍数字图像是如何形成的，包括采样、量化等过程。我们将详细阐述像素的概念、图像的色彩模型（如RGB、CMYK、HSV等）以及不同模型之间的转换原理。此外，还会讨论图像的存储格式（如BMP、JPEG、PNG、TIFF等）及其特点，为后续的图像处理奠定基础。 图像的数学描述： 深入讲解描述图像的数学工具，包括傅里叶变换、小波变换等频率域分析方法，以及它们在图像处理中的应用，如滤波、去噪等。读者将理解为何这些变换能够有效地揭示图像的内在结构和特征。 第二部分：图像增强与复原 点运算增强： 介绍基于像素点强度值进行变换的方法，如灰度拉伸、直方图均衡化、伽马校正等，这些技术能够改善图像的对比度和亮度，使其更易于观察。 空间域滤波： 详细讲解各类空间域滤波器，包括低通滤波器（如均值滤波、高斯滤波）用于平滑和去噪，高通滤波器（如Sobel、Laplacian算子）用于边缘检测，以及中值滤波在去除椒盐噪声方面的优势。 频率域滤波： 阐述如何利用傅里叶变换等工具在频率域对图像进行滤波，包括理想低通、Butterworth低通、高斯低通滤波器等，以及它们在图像平滑和噪声去除中的应用。 图像复原： 探讨图像退化模型的建立，以及针对不同退化类型（如模糊、噪声、几何畸变）的复原技术，如逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘滤波等，并介绍盲去卷积等高级复原方法。 第三部分：图像分割 基于阈值的分割： 讲解全局阈值、局部阈值、Otsu法等确定最佳阈值的算法，以及它们在区分前景和背景中的作用。 区域分割： 介绍区域生长法、区域分裂合并法等基于像素相似性的分割技术，如何将具有相似属性的像素聚集在一起形成区域。 边缘检测与连接： 深入分析Canny、Sobel、Laplacian等边缘检测算子的原理和优劣，以及如何通过边缘连接算法构建连续的边界。 基于模型和机器学习的分割： 引入主动轮廓模型（Snake）、水平集方法等，以及如何利用图割（Graph Cut）等技术进行精准分割。此外，还将介绍基于深度学习的分割方法，如U-Net、Mask R-CNN等，它们在复杂场景下的强大能力。 第四部分：图像特征提取与描述 几何特征： 讨论图像中物体的形状、大小、方向、位置等几何属性的提取方法。 纹理特征： 介绍如何描述图像的纹理信息，如灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）等，以及它们在材质识别和分类中的应用。 尺度不变特征变换（SIFT）与加速稳健特征（SURF）： 详细讲解这些经典的局部特征检测与描述子，它们对旋转、缩放、光照变化等具有很强的鲁棒性，广泛应用于图像匹配、物体识别等领域。 其他特征描述子： 涵盖HOG（方向梯度直方图）、ORB等其他重要的特征描述方法。 第五部分：目标识别与跟踪 分类器与判别模型： 介绍支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、随机森林等经典的分类算法，以及如何将提取的特征用于图像分类。 深度学习在目标识别中的应用： 重点讲解卷积神经网络（CNN）及其在图像识别中的突破性进展，如AlexNet、VGG、ResNet、Inception等经典网络结构，以及它们在物体检测（如R-CNN系列、YOLO、SSD）和图像分类任务中的性能。 图像跟踪算法： 探讨基于特征匹配的跟踪方法，如KCF、TLD等，以及基于深度学习的端到端跟踪模型。我们将分析不同跟踪算法在面对遮挡、光照变化、尺度变化等挑战时的表现。 第六部分：高级主题与应用 立体视觉与三维重建： 介绍多视图几何原理，如对极几何、本质矩阵、基础矩阵等，以及如何利用立体匹配算法构建深度图和进行三维重建。 图像配准： 讨论图像配准的基本原理和常用算法，包括基于特征的配准和基于区域的配准，以及它们在多模态图像融合、图像拼接等方面的应用。 医学影像分析： 探讨在医学影像（如CT、MRI、X光）中进行的图像处理与分析技术，包括病灶检测、分割、量化等。 遥感影像处理： 介绍遥感影像的特点及其处理方法，如影像增强、变化检测、地物分类等。 人脸识别与图像检索： 探讨人脸检测、特征提取、匹配等关键技术，以及如何构建高效的图像检索系统。 本书特色： 理论与实践并重： 每一章节都紧密结合理论讲解和实际应用，通过大量的算法推导、伪代码和代码示例，帮助读者深入理解算法的实现细节。 全面覆盖： 涵盖了数字影像处理与分析领域的经典方法和前沿技术，为读者提供了一个完整的知识图谱。 条理清晰： 内容组织结构合理，逻辑严谨，语言通俗易懂，适合不同背景的读者学习。 启发性强： 在讲解核心技术的同时，也引导读者思考如何将这些技术应用于解决实际问题，激发创新思维。 本书适合从事计算机视觉、图像处理、模式识别、人工智能等领域的研究人员、工程师、高年级本科生及研究生阅读。通过本书的学习，读者将能够掌握数字影像处理与分析的核心技术，并具备将这些技术应用于解决复杂现实问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计很有意思，那种工业感十足的蓝灰调，配上锐利的字体，一下子就把人拉进了数字信号处理的深邃世界。我之前对视频编码的了解仅限于一些基础概念，比如帧率、分辨率这些大家都能接触到的词汇，但真正深入到MPEG、H.264乃至最新的HEVC内部机制时，就感觉像是在走夜路。然而，这本书的叙事方式非常巧妙，它没有一上来就抛出复杂的数学公式和冗长的标准文档引用，而是从一个更宏观、更“实际”的视角切入。作者似乎非常擅长把那些看似冰冷的技术术语，用生活化的例子来解释。比如，在讲解熵编码时，他没有直接陷入哈夫曼树的细节，而是先描述了我们在日常生活中如何用更短的代号来指代高频出现的词语，这种类比非常到位，让我这个非科班出身的工程师也感到豁然开朗。整本书的结构就像一个精心设计的流程图，从感知量化到运动估计、残差编码，每一步都衔接得天衣无缝，让你清楚地看到一个原始视频信号是如何被一步步压缩、剥离冗余，最终变成可以在网络上传输的比特流的。这种对底层逻辑的清晰梳理，远比单纯阅读标准规范来得有效得多。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，更像是一场对数字媒体基础设施的深度考古。我特别欣赏作者在讲解那些低层次的数学细节时，总是能够及时地“拉回”到实际应用场景中去。例如，在深入讨论量化矩阵和失真控制的环节，书中穿插了好几处关于广播电视标准和流媒体平台对码率适应性要求的案例分析。这使得那些抽象的数学模型不再是孤立的理论，而是真正服务于特定商业需求的工具。我记得有一段讨论了如何在高帧率视频中处理快速运动导致的伪影，作者不仅给出了算法层面的解决方案，还配以图例展示了不同参数设置下，最终输出画面的视觉差异。这种“理论+实践展示”的模式，对于我这种需要将技术应用于产品开发的人来说，是无价之宝。它帮助我预判在不同硬件或网络环境下，调整特定编码参数可能带来的实际后果，避免了那种“输入了参数，但不知道屏幕上会发生什么”的尴尬境地。

评分☆☆☆☆☆

从排版和语言风格来看，这本书的编辑团队显然是下了大功夫的。虽然内容极其硬核，但它的可读性却出奇地高。不同于那些充斥着晦涩术语和不友好图表的教材，这里的插图清晰、逻辑流程图简洁明了，许多关键公式都附有详尽的推导注释，让读者可以根据自己的知识背景选择性地深究。我发现，即便是对于那些相对小众但技术上至关重要的主题，比如环路滤波（Loop Filtering）和波形处理，作者也能用一种清晰、分阶段的方式来介绍，避免了信息过载。这本书更像是一位经验丰富的资深工程师，耐心地在你耳边为你拆解每一个技术难点，而不是一个冰冷的参考手册。它成功地架设了一座桥梁，连接了学术界对完美压缩理论的追求与工业界对低延迟、高效率部署的现实需求。读完之后，我不仅掌握了编码器的“零件”是如何工作的，更重要的是，我开始能从一个系统架构师的角度去思考如何设计下一代的媒体传输方案。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我对技术书籍的阅读体验通常是伴随着无数次的查阅和反复回读，因为很多作者习惯于把专业知识当作理所当然的前提。但《Real World Video Compression》在这方面做出了显著的区分。它没有假设读者已经掌握了所有的信号处理先验知识。当我读到关于“块级运动补偿”那一章时，我原本以为会遇到一堆复杂的向量运算，结果作者用了一种类似“找茬游戏”的比喻来解释如何通过搜索最佳匹配块来减少信息量。这种叙事风格，使得原本枯燥的算法描述变得生动起来。更重要的是，书中对不同标准（比如从MPEG-2到AVC的演进）的对比分析极其深入且不偏不倚。它没有一味地推崇新技术，而是客观地分析了每代标准在计算复杂度、压缩效率和向后兼容性之间做出的权衡。这种“权衡的艺术”才是视频压缩领域的核心所在，而很多入门书籍往往会忽略这一点。这本书的价值就在于，它不仅告诉你“如何做”，更重要的是让你理解“为什么需要这样设计”，这才是区分“使用者”和“设计者”的关键所在。

评分☆☆☆☆☆

这本书的专业性和广度令人印象深刻，但真正让我感到惊喜的是它对“感知”层面的关注。视频压缩的终极目标是欺骗人眼，而这一点往往被纯粹的工程书籍所忽视。作者在书中花费了相当大的篇幅来探讨人眼视觉系统（HVS）的特性，比如空间频率响应和对亮度/色度信息的敏感度差异。这种基于生物学的理解，直接指导了后续的色度抽样（Chroma Subsampling）和权重预测的选择。读到这里，我才真正明白为什么YUV模型比RGB模型更适合视频编码。它不是凭空产生的规则，而是对我们视觉局限性的最大化利用。这种从“信号源头”到“人眼接收”的完整链条分析，使得整本书的逻辑链条异常坚固。它不再是一本孤立的编码手册，而更像是一本关于信息如何在人机交互界面上传输和优化的综合指南。我对这本书中对“视觉质量评估”指标的详细阐述尤其满意，因为它提供了量化判断压缩效果的科学依据，而非仅仅依赖主观感受。

评分☆☆☆☆☆

Interview with a Compressionist章节的内容似乎比较有趣

评分☆☆☆☆☆

Interview with a Compressionist章节的内容似乎比较有趣

评分☆☆☆☆☆

Interview with a Compressionist章节的内容似乎比较有趣

评分☆☆☆☆☆

Interview with a Compressionist章节的内容似乎比较有趣

评分☆☆☆☆☆

Interview with a Compressionist章节的内容似乎比较有趣