具体描述
《多媒体技术基础》较为系统全面地介绍了多媒体的技术基础。首先阐述了人类的听觉、视觉特性，以及文字、声音、图形、图像、动画和视频等6种常用媒体韵概念、特点、数字化等基础内容，包括HDCD、Ac-3、DolbyDigital EX／Plus、Dolby TrIleHD、DTS、DTS—ES、DTS HD等音频技术，0penGL、X3D、SVG等图形动画技术，CRT、PDP、LCD和OLED等显示技术，MPEG和H．26x等系列标准。然后讲解熵编码、JPEG、MPEG－1／2／4、H．264／AVC、AVS等压缩与编码方法。接着介绍了如何利用MCl、MMAPl和DirectX等接口进行多媒体编程与开发。最后介绍了cD、DVD、EVD、BD、CBHD等光存储技术和网络多媒体通信的特点及IPv6、RTP／RTCP、RSVP和RTSP等因特网协议。
《多媒体技术基础》力求反映国内外多媒体相关领域的最新进展，强调理论联系实际及动手编程实现，书中给出了位图动画、OpenGL、cD播放、MIDl电子琴、媒体播放器、Direct3D和DirectSound、数字时钟等多个编程实例，并在每章后面附有若干复习思考题和作业练习。
《多媒体技术基础》可用作计算机、电子、信息等相关专业的本科高年级教材，也适用于对多媒体技术感兴趣的读者阅读和参考。
计算机视觉与模式识别导论 本书旨在为读者提供计算机视觉和模式识别领域全面而深入的入门和进阶指导。它不仅仅是一本技术手册，更是一幅描绘现代智能系统如何“看”和“理解”世界的全景图。 --- 第一部分：视觉世界的基石——图像处理与几何基础 本部分聚焦于构建视觉系统的基础模块。我们从最底层的数字图像表示和采集出发，深入探讨图像在计算机内部是如何被量化和存储的。 1. 图像的本质与表示： 详细阐述了连续图像到离散数字图像的转换过程，包括采样、量化理论，以及像素、灰度级和色彩空间（如RGB、HSV、Lab）的数学模型。讨论了数字图像的存储格式和效率考量。 2. 基础图像增强与恢复： 重点介绍如何通过空间域和频率域方法改善图像质量。空间域技术包括直方图均衡化、对比度拉伸、空间滤波（如均值、中值、高斯平滑）。频率域分析则深入讲解傅里叶变换在图像去噪和锐化中的应用，区分线性与非线性滤波器的特性与局限性。此外，还将覆盖图像退化模型的建立与点、线、运动模糊等常见噪声的恢复技术，如维纳滤波器的原理。 3. 几何变换与相机模型： 计算机视觉的“看”离不开对三维世界的准确建模。本章系统介绍二维和三维几何变换，包括平移、旋转、缩放、剪切，以及齐次坐标的应用。核心内容是相机几何，详细推导针孔相机模型，解释内参矩阵和外参矩阵的物理意义，并涵盖畸变校正（径向和切向畸变）的技术。这为后续的三维重建和定位打下坚实基础。 第二部分：特征的提取与描述——让机器识别“点”与“边” 原始像素信息冗余且不具鲁棒性。本部分的核心在于如何从复杂的图像中提取出具有描述性和区分性的局部和全局特征。 4. 边缘与角点检测： 边缘是图像结构信息的重要载体。详述经典的梯度算子（Sobel, Prewitt）以及更先进的Canny边缘检测算法，分析其多阶段优化过程。角点，作为特征检测的基础，将深入探讨Harris角点检测器的数学原理，并引入Shi-Tomasi准则，讨论其在运动跟踪中的优势。 5. 尺度不变特征与描述符： 为了应对不同距离和大小的物体，需要尺度不变的特征。本书详尽讲解尺度空间理论，并以SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速鲁棒特征）为核心案例，剖析它们如何实现对尺度、旋转和光照变化的鲁棒性。随后，转向更现代的局部描述方法，如BRIEF、ORB，对比它们在速度和描述能力上的权衡。 6. 图像分割的核心技术： 图像分割是将图像划分为有意义区域的过程。内容涵盖阈值法（如Otsu's法）、基于区域的方法（区域生长）以及基于模型的方法（如活动轮廓模型Active Contour Models）。特别会引入图割（Graph Cut）算法在语义分割中的应用，展示其在求解全局最优分割问题上的强大能力。 第三部分：模式识别与分类——赋予视觉系统“判断力” 提取特征后，下一步是根据这些特征对物体进行识别和分类。本部分将数学工具与实际应用紧密结合。 7. 传统的分类器设计： 本章系统回顾统计学习的基础。详细讲解K近邻（KNN）算法、支持向量机（SVM）在线性与非线性分类问题中的应用，包括核函数的选择与优化。同时，介绍判别式分类器的经典代表——最大似然分类器和贝叶斯分类器，并讨论它们的决策边界。 8. 聚类分析与数据降维： 在无监督学习场景下，聚类是发现数据内在结构的关键。深入探讨K-Means算法的迭代优化过程，以及更稳健的DBSCAN算法（基于密度的聚类）。在特征维度过高时，介绍主成分分析（PCA）的数学推导和几何意义，以及非线性降维技术如t-SNE在可视化中的作用。 9. 概率图模型与跟踪： 对于动态场景，需要对序列数据进行建模。介绍隐马尔可夫模型（HMM）在手势识别和语音-视觉融合中的应用。对于运动目标的跟踪，重点分析卡尔曼滤波和粒子滤波（蒙特卡洛方法）如何融合运动预测与观测数据，实现高精度的状态估计。 第四部分：深度学习在视觉中的前沿应用 本部分将传统方法与当前最热门的深度学习架构相结合，展现现代计算机视觉的最高水平。 10. 卷积神经网络（CNN）的架构精髓： 全面解析卷积层的数学操作、池化层的角色、激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）的选择，以及反向传播在深度网络中的具体实现。重点剖析经典且具有里程碑意义的CNN结构，如LeNet、AlexNet、VGG，分析其网络深度和感受野的演变。 11. 现代网络设计与优化： 深入探讨解决深度网络训练挑战的创新架构，包括ResNet（残差连接）如何克服梯度消失，Inception模块（GoogLeNet）如何实现多尺度特征的并行提取。详细阐述批标准化（Batch Normalization）的作用机制及其对训练稳定性的影响。 12. 目标检测与语义分割的深度范式： 目标检测领域将区分两阶段方法（如R-CNN系列）与单阶段方法（如YOLO、SSD）的性能差异。在语义分割方面，将详细解读全卷积网络（FCN）的原理，以及U-Net结构在医学图像分析等精细分割任务中的强大优势。 --- 本书的结构设计兼顾理论的严谨性与工程实践的可操作性。每一章节都配有大量的数学推导、算法伪代码以及对实际应用案例的分析，旨在培养读者不仅能使用现有工具，更能理解其背后原理，并有能力构建和优化下一代视觉识别系统的专业素养。它适合作为高等院校计算机科学、电子工程、自动化专业高年级本科生及研究生的核心教材或参考书。
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