Image and Video Compression for Multimedia Engineering pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:CRC

作者:Yun Q. Shi

出品人:

页数:576

译者:

出版时间:2008-03-24

价格:USD 109.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780849373640

丛书系列:

图书标签:

Video
图像压缩
视频压缩
多媒体工程
数据压缩
编码技术
图像处理
视频处理
通信工程
信号处理
数字媒体

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具体描述

Advanced technologies have increased demands for visual information and higher quality video frames, creating a gap between the visual data required and limited hardware capabilities. "Image and Video Compression for Multimedia Engineering" bridges this gap with authoritative information on video and image coding that builds a foundation for future research. This second edition features complete chapters devoted to JPEG 2000 and MPEG-4. It includes an accompanying CD-ROM that contains illustrative examples of image and video compression. This text also provides coverage of the H.264 standard. For instructors, the book also offers a solutions manual as well as downloadable PDFs of all images in the text.

数字影像与音讯技术前沿：原理、应用与未来趋势本书聚焦于当代多媒体工程领域中，数字影像与音讯信号处理、压缩、传输及存储的核心技术与实践应用。本书旨在为专业人士、研究人员以及高等院校师生提供一个全面、深入且与时俱进的技术蓝图。 --- 第一部分：数字信号基础与多媒体基础理论本部分奠定理解现代多媒体技术所需的理论基石，侧重于从物理信号到可量化数字数据的转换过程，以及人眼和人耳的生理学特性在技术设计中的体现。第一章：多媒体信号的数字化基础本章详细阐述了模拟信号向数字信号转换的关键步骤。内容涵盖采样理论（包括奈奎斯特-香农采样定理的深入剖析与实际工程中的应用限制）、量化技术（如均匀量化、非均匀量化，以及对量化噪声的控制）、以及编码基础。特别探讨了人对视觉和听觉信息的敏感度差异，即“人机工程学”在信号采集阶段的指导作用。此外，本章还介绍了数字信号处理（DSP）在多媒体处理链中的基础作用，包括有限脉冲响应（FIR）和无限脉冲响应（IIR）滤波器的设计及其在预处理中的应用。第二章：人类感知模型与信息论理解多媒体信号如何被人类感知，是高效压缩和传输的前提。本章深入解析了人类视觉系统（HVS）和听觉系统（HAS）的关键特性。在视觉方面，我们将探讨空间频率响应、亮度适应性、马赫带现象以及色度与亮度感知差异。在听觉方面，我们将研究掩蔽效应（时域和频域）、听觉阈值以及关键的听觉心理声学模型。随后，本章将这些感知模型与信息论基础（如熵、互信息、信道容量）相结合，阐明了如何利用信息理论指导数据冗余的去除，并为有损压缩的性能界限提供理论依据。 --- 第二部分：先进的影像处理与编码标准本部分是全书的核心，专注于当前主流的静态图像和动态视频编码技术，剖析其背后的数学原理、核心算法以及行业标准演进。第三章：静态图像编码：从基础到高效本章从经典的无损压缩技术（如游程编码RLE、霍夫曼编码、算术编码）开始，逐步过渡到现代高性能的有损图像压缩标准。重点分析了离散余弦变换（DCT）在图像表示中的关键作用，以及如何利用变换域的能量集中特性进行量化。本章将详细介绍最新的图像编码框架，包括其核心的预测机制（如空间预测、帧内预测）和熵编码优化策略。此外，还将讨论图像质量评估指标（如PSNR、SSIM及其局限性），并探讨适用于特定场景（如医学影像、卫星遥感）的专业编码需求。第四章：视频编码原理：时域与空域的协同本章构建了现代视频编码的基础框架，强调视频信号的时空相关性。内容涵盖了运动估计与运动补偿（ME/MC）的原理，包括块匹配算法（BMAs）及其优化，如四叉树分割和亚像素精度搜索。详细解析了预测编码的结构，区分了帧内（I）、帧间（P/B）编码的差异和效率。此外，本章深入探讨了残差编码过程，包括变换、量化和熵编码在时域-空域联合优化中的实施细节。第五章：主流视频编码标准深度剖析本章将对当前工业界占主导地位的视频编码标准进行系统性的对比分析。内容将覆盖H.264/AVC、H.265/HEVC，并展望下一代标准（如VVC）的关键创新点。对于每个标准，我们将剖析其核心的工具集（如变换尺寸、并行处理结构、环内滤波技术——如Deblocking Filter和Sample Adaptive Offset），并讨论它们在不同应用场景（如流媒体、广播、高效率存储）中的性能权衡与码率控制策略。特别关注编码效率的提升是如何通过更复杂的预测模式和更精细的残差处理实现的。 --- 第三部分：音讯处理与编码技术本部分转向音频信号的数字化处理，重点关注人耳感知的局限性在高效音频编码中的应用，以及高保真音频再生的技术挑战。第六章：音频信号处理与心理声学模型本章从傅里叶变换和倒频谱分析入手，讲解音频信号的时频表示。核心内容是心理声学模型的应用，包括临界带宽的划分、听觉阈值的计算以及最重要的——时域和频域掩蔽效应的精确建模。解释了如何利用这些模型确定哪些信息可以安全地去除而不引起可闻的失真，从而为有损压缩提供理论依据。第七章：高效音频编码标准与实现本章详细介绍主流的音频编码技术。对于有损音频，将深入研究MP3、AAC（Advanced Audio Coding）的工作流程，特别是其基于MDCT（修正离散余弦变换）的变换、量化和比特分配机制。对于更高保真度或特定应用（如语音通信），将介绍专用的编码器（如Opus、EVS）的混合编码策略和可伸缩性设计。此外，本章还将探讨无损音频压缩（如FLAC）的原理，侧重于线性预测和差分编码的应用。 --- 第四部分：多媒体系统的集成、传输与安全本部分将理论与工程实践相结合，讨论如何将压缩后的数据高效、可靠、安全地传输到终端用户，并讨论系统层面的集成挑战。第八章：多媒体流媒体与传输协议本章关注压缩数据在网络环境中的传输优化。内容包括数据包化、缓冲区管理和网络适应性。将详细分析传输控制协议（TCP）和用户数据报协议（UDP）在流媒体中的应用差异，以及基于UDP的实时传输协议（RTP）和会话描述协议（SDP）的结构。重点讨论自适应比特率流（ABR）技术（如DASH和HLS）的实现机制，包括分段、清单文件管理和码率切换算法，确保在动态网络条件下实现最佳的用户体验。第九章：多媒体内容保护与水印技术随着数字内容的普及，版权保护和内容安全变得至关重要。本章探讨了多媒体数据的加密基础及其在传输和存储中的应用。核心内容包括数字版权管理（DRM）系统的架构、内容加密方法（如AES在媒体流中的应用）。此外，本章将深入研究数字水印技术，区分脆弱水印（用于完整性校验）和鲁棒水印（用于版权追踪），并讨论嵌入与提取算法的工程实现细节。第十章：新兴技术与未来方向本章展望了多媒体工程领域的技术前沿。将探讨基于深度学习（DL）的编码范式，包括端到端的神经网络编码器/解码器结构，以及DL在传统模块（如运动估计、量化）中的辅助增强作用。同时，本章还将讨论高效全息编码的挑战、实时三维点云处理的压缩需求，以及量子计算对未来加密体系可能带来的影响。 --- 总结本书结构严谨，覆盖了从基础理论到尖端应用的完整知识体系，内容详实，案例丰富，是多媒体工程师、信号处理专家及相关领域研究人员不可或缺的参考资料。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《Image and Video Compression for Multimedia Engineering》，乍一听就透着一股子硬核的科技范儿，让我觉得它可能是一本能真正解答我心中疑惑的宝藏。我一直对多媒体技术，尤其是图像和视频如何能够在不损失太多视觉信息的情况下被高效传输和存储感到好奇。我们每天都在使用各种APP，观看各种视频，这些流畅的体验背后，必然有强大的压缩技术在默默工作。我希望这本书能够深入地剖析这些压缩技术的核心原理，不仅仅是介绍各种算法的名称，而是要能够解释清楚它们的工作机制。比如，书中会不会详细讲解“预测编码”在视频压缩中的作用，如何通过分析视频帧之间的相似性来减少数据量？我特别期待书中能对“量化”这个概念做深入的阐述，它是如何平衡压缩率和视觉质量的？我希望能看到书中对一些经典的压缩标准，如H.264/AVC，以及更先进的HEVC（H.265）进行详细的介绍，包括它们各自的编码流程、关键技术以及在不同应用场景下的表现。如果书中还能涉及一些与实时性相关的技术，比如如何保证低延迟的视频流传输，或者如何处理动态变化的视频内容，那将是我非常看重的部分。我希望通过阅读这本书，能够建立起对图像和视频压缩技术一个系统性的、且具有实践指导意义的认识，理解它们在现代多媒体工程中所扮演的关键角色。

评分☆☆☆☆☆

这本《Image and Video Compression for Multimedia Engineering》的书名，听起来就带着一股子严谨和专业的气息，让我想起了那些在实验室里埋头苦干、追求极致性能的工程师们。我平时就对信息技术的发展特别感兴趣，尤其是那些能够直接影响我们生活方方面面的技术。图像和视频压缩，对我来说，就像是隐藏在数字世界里的“魔法”，它让海量的信息变得轻盈，让流畅的体验成为可能。我非常好奇，这本书会以一种怎样的视角来剖析这项技术？是侧重于数学模型的推导，还是更偏向于算法的实现和优化？我期望这本书能够提供一种由浅入深的学习路径，让像我这样可能没有深厚数学背景的读者，也能逐步理解其中的奥秘。例如，书中会不会详细解释“冗余度”在压缩中的作用？它是如何被识别和去除的？还有，对于不同类型的多媒体内容，比如动画、真人实拍视频、医学影像等，是否会有专门的压缩策略和技术介绍？我尤其关注书中对于“无损压缩”和“有损压缩”的界定和应用场景的阐述，以及它们在不同压缩标准（如JPEG、MPEG系列）中的具体体现。如果书中能够包含一些历史性的发展脉络，介绍一下这项技术是如何一步步演进至今的，那会更有意思。我希望这本书能给我一个清晰的全局观，让我能理解这项技术在整个多媒体工程链条中的位置和价值。

评分☆☆☆☆☆

我拿到这本书的时候，第一感觉是它的厚度，这通常意味着内容会比较丰富和深入。书名《Image and Video Compression for Multimedia Engineering》直击主题，而且“Multimedia Engineering”这个词汇，让我觉得它不仅仅是关于压缩算法本身，更是将其置于一个更广阔的工程实践的语境下来探讨。我一直对多媒体技术的工程实现非常着迷，比如在设计一个视频播放器或者流媒体服务时，压缩技术扮演着多么关键的角色。这本书的封面设计也颇具匠心，那种现代感十足的字体和配色，让人联想到高效、精密的工程设计。我希望这本书能够详细讲解不同压缩标准的原理和特性，不仅仅是罗列公式，更重要的是要解释这些公式背后的逻辑，以及它们是如何被转化为实际的压缩效果的。例如，书中会不会对比不同压缩算法在压缩率、失真度、计算复杂度以及对不同类型内容的适应性方面的优劣？我非常期待书中能有关于实际应用案例的分析，比如在数字电视广播、蓝光光盘、在线视频会议系统中的压缩技术应用，以及它们所面临的挑战。如果书中还能涉及到一些最新的压缩技术趋势，比如在人工智能辅助压缩、高效编码（HEVC）以及AV1等方面的进展，那将更具前瞻性。我希望这本书能让我理解，如何根据具体的工程需求，选择最适合的压缩技术，并对其进行优化，以达到最佳的性能表现。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计倒是挺引人注目的，那种泛着金属光泽的蓝紫色调，搭配着抽象的像素化图案，一眼就能感受到科技感和数字化的气息。包装印刷也很精良，纸张的手感相当不错，不是那种廉价的触感。我之前对图像和视频压缩这个领域一直抱有一种模糊的兴趣，觉得它在多媒体技术的背后扮演着至关重要的角色，但具体是如何实现的，以及其中的技术原理，我一直没有一个系统性的了解。拿到这本书后，我首先浏览了一下目录，里面的章节标题，比如“离散余弦变换”、“小波变换”、“量化技术”、“熵编码”等等，光是这些术语就让我觉得很有挑战性，但也充满了吸引力。尤其是看到其中涉及的一些算法和模型，感觉这不仅仅是理论的堆砌，更像是对一种精妙工程艺术的探索。我特别期待书中能够深入讲解这些技术在实际应用中的优势和局限性，例如在高清视频流媒体传输、社交媒体上的图像分享，甚至是虚拟现实的开发中，它们是如何被巧妙地应用的。我希望能从中了解，为什么我们能流畅地观看网络视频，为什么手机拍摄的照片不会占用过多的存储空间，这些看似平常的体验背后，究竟蕴含着多少智慧和技术。如果这本书能像一个经验丰富的工程师一样，条理清晰地揭示这些“幕后英雄”的工作原理，并附带一些生动形象的案例分析，那将是非常棒的阅读体验。

评分☆☆☆☆☆

拿到《Image and Video Compression for Multimedia Engineering》这本书，我首先是被它那个略带未来感的封面所吸引，那种光影交错、像素跳跃的设计，瞬间就勾勒出了我对图像和视频压缩的初步印象——一种精妙的、在数字世界中进行“瘦身”的艺术。我本身是一名对多媒体技术充满好奇的学习者，平日里接触到各种高清图片和流畅视频，总会想知道这背后究竟是什么样的技术在支撑。这本书的出现，仿佛为我打开了一扇通往“幕后”的窗户。我特别想了解，书中是如何深入浅出地讲解那些复杂的压缩算法的？例如，书中会不会详细介绍“变换编码”的概念，像离散余弦变换（DCT）和小波变换（Wavelet Transform）等，并且能够清晰地阐述它们在去除空间和时间冗余方面的作用？我希望这本书不仅仅停留在理论层面，更能提供一些实际的例子，说明这些算法是如何在JPEG、MPEG等标准中得到应用的，以及它们各自的优缺点。另外，我对于“熵编码”部分也充满期待，像霍夫曼编码（Huffman Coding）和算术编码（Arithmetic Coding）等，我希望能理解它们是如何在保留信息完整性的前提下，进一步减小数据量的。如果书中还能涉及一些关于视频压缩的时域预测和运动估计的内容，那就更好了。我期待这本书能让我对图像和视频压缩有一个全面而深入的认知，能够理解其背后的工程逻辑和技术实现。

评分☆☆☆☆☆