数字视频图像处理

出版者:电子工业出版社

作者:全子一

页数:254

出版时间:2005-5

价格:26.0

装帧:平装

isbn号码:9787121011467

具体描述

本书不同于一般数字图像处理教程，它基于数字图像压缩编码技术的发展，视频图像处理技术在通信、广播电视及计算机领域突飞猛进的发展与应用（如数字电视，网络视频，移动多媒体通信，可视电话会议等），内容涉及广泛，主要包括生物医学、机器人、遥感以及计算机等领域的数字图像处理。本书根据以上领域视频图像发展的需要，力求系统地揭示这些应用技术原理的数学理论。全书分为8章。为了有助于深入理解课程的数学原理，书后附有大量的习题。

本书可作为通信、广播电视及计算机应用等相关专业高年级本科生和研究生的数字图像处理的教材，也可供相关领域的研究人员及工程技术人员学习参考。

用户评价

从一个资深媒体技术人员的角度来看，这本书的深度和广度都达到了一个相当高的水准，但它最可贵的一点是其对“前沿趋势”的敏锐捕捉。很多教材的知识点可能滞后于行业发展，但这本书显然不是。它没有沉溺于经典的卷积和变换，而是用了相当的篇幅讨论了基于深度学习的图像增强和超分辨率重建。它没有直接让你去实现一个复杂的神经网络，而是从传统的图像恢复理论出发，巧妙地引申到深度学习模型是如何学习一个更优化的“非线性恢复映射”的。这种处理方式非常高明，它承认了深度学习的强大，但依然坚实地立足于传统的信号处理基础之上，避免了让读者感觉自己只是在“调用黑箱”。对于我这种需要将新技术融入现有流程的专业人士来说，这本书提供了一个非常好的桥梁，让我能以更扎实的理论背景去评估和应用最新的AI技术在视频处理链中的位置。

坦白说，一开始我以为这会是一本冷冰冰的教科书，只适合在大学课堂上翻阅。但读完之后，我发现它其实更像是一本可以随时放在手边查阅的“工具手册”，只是它的工具箱比一般的要精良得多。书中对特定应用的案例分析，特别是针对视频监控和医学影像处理的章节，给了我很多启发。比如，在视频监控那部分，它没有停留在简单的运动检测，而是深入探讨了如何利用背景建模来应对光照变化和周期性遮挡，这在实际部署中是至关重要的难题。另外，它对图像质量评价指标的介绍也非常详尽，从经典的PSNR、SSIM到更符合人眼感知的指标，作者都给出了详细的公式和应用场景的建议。这意味着，当你完成了所有的处理步骤后，这本书能告诉你，你的处理效果“到底好不好”，以及如何用客观的数字来证明这一点。这种结果导向的学习模式，对于任何需要向领导或客户汇报工作效果的人来说，都是无价之宝。

这本书给我的感觉是，它更像是一位经验丰富的老工程师在手把手教你“干活”，而不是一个理论物理学家在讲解宇宙的奥秘。我特别欣赏它对“工程实践”的重视。市面上很多图像处理的书籍，要么过于偏重数学推导，要么就是一堆晦涩难懂的代码堆砌。但这本《数字视频图像处理》找到了一种很好的平衡点。它会告诉你，在实际的视频流处理中，你必须考虑实时性。所以，它介绍的很多算法，都会穿插着对计算复杂度的讨论。比如，在讲解视频去隔行（Deinterlacing）时，它不仅列出了几种不同的算法，还分析了每种算法在处理快速运动画面时的优劣，以及它们各自需要消耗的CPU周期。这种“鱼与熊掌兼得”的介绍方式，让我在学习理论的同时，脑子里也在不断地构建一个实际的系统架构图。更值得一提的是，书里对视频格式和编码标准的介绍也非常到位，没有泛泛而谈，而是深入到了H.264的核心结构层面，让你知道数据是如何被高效压缩并重新构建的。

这本《数字视频图像处理》听起来像是那种能让我这种初学者望而生畏的书，但实际上它并没有想象中那么高深莫测。首先，它在介绍基础概念时非常细致，完全没有那种“你必须懂这个”的傲慢感。比如，它会用非常形象的比喻来解释傅里叶变换这种复杂的数学工具，而不是直接扔一堆公式。我记得有一章专门讲了颜色空间转换，作者用生活中的调色板来类比，让我瞬间明白了RGB和CMYK到底有什么区别，以及为什么在不同设备上看到的颜色会不一样。对于我这种希望从零开始理解数字图像究竟是如何在计算机中“存在”和“被操作”的人来说，这种循序渐进的讲解简直是福音。而且，书中不仅有理论，还有大量的实际案例分析，比如如何通过简单的算法去除视频中的噪点，或者如何进行基本的运动检测。它没有过多纠缠于过于底层的硬件知识，而是聚焦于算法层面，这让我感觉自己确实是在学习“处理”的技巧，而不是被一堆看不懂的代码和寄存器绕晕。这本书的结构设计得很合理，从最基础的像素和采样讲起，逐步过渡到更复杂的压缩和恢复技术，每一步都走得很扎实。

这本书的排版和插图简直是一场视觉享受，这对于学习图像处理这种高度依赖视觉反馈的学科来说，太重要了。我见过一些技术书籍，黑白印刷，文字密密麻麻，让人一看就提不起精神。但《数字视频图像处理》在关键的算法流程图和效果对比上，用色精准且清晰。比如，当讲解空域滤波和频域滤波时，作者会并排放置原始图像、高斯模糊后的结果、以及拉普拉斯锐化后的效果图，清晰地展示了不同核函数对图像特征的放大或抑制作用。这种直观的对比，比单纯阅读文字描述要高效得多。尤其是对视频运动估计的部分，它用了大量的箭头和网格来模拟块匹配的过程，即使我对这个概念一开始感到困惑，但看着图例，也能很快捕捉到“搜索窗口”和“代价函数”的核心思想。可以说，作者在“如何把复杂的事情讲清楚”这件事上，投入了极大的心血，让阅读体验从一种任务变成了一种享受。