图像信息压缩

出版者:科学出版社发行部

作者:原岛博 编

页数:264

出版时间:2004-1

价格:22.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787030125149

具体描述

《图像信息压缩》是“OHM图形图像处理系列”之一。《图像信息压缩》全面地介绍图像信息压缩技术的基本知识，主要内容包括：基础知识、图像的视觉特性、图像信号的采样和性质、图像编码算法、各类图像的编码方式、电视信号的模拟频带压缩、图像信息压缩技术的研究动向和发展展望，以及图像编码国际标准化动向等。

《图像信息压缩》讲解简明易懂，注重思路，启发性强，既适合于技术人员全面掌握图像信息压缩技术的基本知识，也有助于大专院校相关专业学主参考学习。

用户评价

当我把这本书翻到后半部分时，我明显感觉到作者的视野开始拓宽，从传统的有损压缩转向了现代的、基于内容的理解和处理。这部分内容组织得尤为巧妙，它没有直接跳跃到最新的深度学习模型，而是先铺垫了**小波变换**在图像去噪和多分辨率分析中的强大能力，这为理解后来更复杂的基于神经网络的压缩方法打下了坚实的理论基础。特别是关于**率失真优化**的讨论，作者用一种非常直观的方式阐释了Rate-Distortion Trade-off曲线的意义，这在很多教材中常常被一笔带过。在这里，它被作为贯穿始终的核心矛盾进行阐述。我个人对它在探讨**客观质量评估指标**（如PSNR, MSSIM）的局限性时所持的批判性态度非常欣赏。作者没有盲目崇拜这些指标，而是深入分析了人类视觉系统（HVS）的特性，并指出了如何设计更符合人眼感知的压缩方案。这种前瞻性和批判性思维，让这本书超越了一本单纯的技术手册，更像是一次关于信息高效表达的哲学探讨。

说实话，这本书的阅读体验有点像攀登一座技术高峰，起点平缓，但越往高处走，对耐力和专注度的要求就越高。它对**统计模型**的依赖性非常强，比如在介绍无损压缩的最新进展时，对**上下文模型**的描述细致入微。我不得不承认，我花费了相当多的时间去消化这部分内容，因为很多术语和概念是需要反复咀嚼的。例如，它对**二进制算术编码**的解释，从原理到如何高效实现，都有详细的分解。作者似乎有一种强烈的愿望，就是要将所有“黑箱子”打开给读者看，哪怕这意味着增加阅读的难度。这种对细节的执着，也体现在对不同编码器参数设置对最终码率和质量影响的案例分析上。我发现，这本书似乎更偏向于基础研究和算法设计，对于商业软件中的具体实现细节，提及较少，这使得它的生命力更长久，不易过时。但对于初学者，我建议最好配合一些实际的编程练习，否则纯理论的推导可能会让人感到枯燥和抽象。

这本书的叙述风格，说实话，初看之下有些“硬核”，它不像市面上一些通俗读物那样追求趣味性，而是直奔主题，语言非常精炼和准确。对于那些希望快速掌握工程实现细节的工程师来说，这无疑是极好的。我印象最深的是关于**变换编码**那一部分，傅里叶变换、离散余弦变换（DCT）的数学推导过程，作者处理得非常干净利落，没有冗余的修饰词。他直接给出了核心公式，然后立即过渡到它们在实际图像压缩中的应用，比如JPEG标准中量化矩阵的设计思路。我拿它对照着其他几本参考书来看，发现这本书在处理高阶的**预测编码**和**量化理论**时，深度是其他书籍难以企及的。它甚至涉及到了最优量化器的设计准则，这已经触及到信息论和优化理论的交叉地带了。阅读过程中，我时常需要停下来，对照着笔算一些推导，才能完全跟上作者的思路。这要求读者必须有一定的数学基础，但回报也是巨大的——它能让你真正理解“为什么”要这么做，而不是仅仅知道“怎么做”。它更像是一本工具书和理论宝典的结合体，适合有一定基础后希望深挖理论细节的人士。

这本书，拿到手就觉得分量十足，封面设计简约大气，给人一种专业、严谨的印象。我原本对这个领域了解不多，只是因为工作需要，想找一本系统入门的教材。翻开目录，内容涵盖了从基础理论到前沿技术的方方面面，章节安排循序渐进，非常清晰。比如，在讲解信息论基础时，作者没有止步于公式的堆砌，而是结合了大量的实际案例和图示，比如图像的熵、信源编码的原理，都解释得深入浅出。这让我这个初学者也能很快抓住核心概念。尤其值得称赞的是，它对经典压缩算法（如Huffman编码、LZW）的推导过程极其详尽，每一步的数学逻辑都清晰可见，这对于想深入理解底层机制的读者来说，简直是福音。我特别喜欢它在对比不同算法优缺点时的那种客观和平衡，既不偏袒哪一种，而是从效率、复杂度、失真度等多个维度进行综合分析，这体现了作者深厚的学术功底和严谨的治学态度。读完前几章，我已经感觉自己对图像处理中的“压缩”二字有了更立体、更深刻的认识，不再是模糊的概念，而是有了扎实的理论支撑。

最让我感到惊喜的是，这本书在结尾处对**未来趋势**的展望部分，虽然篇幅不长，但却极具洞察力。它没有停留在对当前主流标准的简单介绍，而是非常超前地讨论了**神经压缩**和**语义信息编码**的可能性。作者巧妙地将传统的信号处理理论与新兴的深度学习框架连接起来，指出传统的基于像素的压缩正面临瓶颈，而未来的方向必然是更深层次的特征提取与表示。他提出的观点是：压缩的本质是信息的“理解”而非简单的“编码”。这种宏观视野，让我对整个领域的发展脉络有了更清晰的把握。整本书的排版和图表质量都非常高，复杂的数学公式和流程图清晰可辨，极大地降低了阅读障碍。总而言之，这是一本厚重、严谨且富有前瞻性的著作，它不仅仅是教授压缩的“技术”，更是在培养读者对信息本质的深刻理解，是一本值得反复研读的案头常备书。