数字视频测量技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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章文辉，许江波 著

图书标签:

• 数字视频
• 视频测量
• 图像处理
• 计量技术
• 测试测量
• 计算机视觉
• 工业检测
• 质量控制
• 光学测量
• 精密测量

出版社： 中国传媒大学出版社

ISBN：9787565712937

版次：1

商品编码：11910337

包装：平装

丛书名： 广播电视工程专业“十二五”规划教材

开本：16开

出版时间：2016-04-01

用纸：胶版纸

正文语种：中文

内容简介

　　数字化使电视系统发生了根本性的变化，原先相对封闭的视频开始融入到数字信息技术领域，视频系统开始借鉴并遵循数字信息系统的结构、层次、流程、规律以及其他特性。《数字视频测量技术》从视频信号的运行质量监测、模拟视频技术指标测量、模拟分量视频信号测量、标准清晰度电视演播室数字分量视频信号监测测量、高清晰度电视演播室数字分量视频信号监测测量等方面对数字测量技术进行了分析讲解，配有大量的图片解析，适合作为广播电视工程的本科教材。

《影像世界的奥秘：从光影到数据的深度解析》 序言 我们生活在一个被影像深刻塑造的时代。从电影院里宏大的叙事，到手机屏幕上瞬息万变的社交媒体，再到医学影像中拯救生命的诊断，影像无处不在，无形中影响着我们的认知、情感和决策。然而，我们是否真正理解这些肉眼所见的“影像”，其背后隐藏着怎样的科学原理？我们又如何能够精确地量化、分析和理解这些充满信息的视觉数据？ 《影像世界的奥秘：从光影到数据的深度解析》这本书，正是为了揭开影像世界的面纱，带领读者深入探索构成我们视觉体验的底层机制，以及如何运用科学的手段去理解和驾驭这些庞杂的影像信息。它并非一本简单的科普读物，而是一次对影像科学的系统性、深度性的巡礼，旨在为那些渴望理解影像本质、掌握影像分析方法、并在相关领域进行深度探索的读者提供坚实的基础和广阔的视野。 第一章：光影的语言——影像的物理基础 一切影像的诞生，都源于光。本章将从最基础的光学原理出发，深入剖析光是如何与物质发生相互作用，并最终被记录下来的。我们将追溯光的基本属性，如波粒二象性、光的传播、反射、折射、衍射和干涉等，这些看似抽象的物理概念，却是构成我们所见影像的基石。 光的本质与传播： 我们将详细探讨光的电磁波理论，理解不同波长的光所对应的色彩，以及光在不同介质中的传播速度和路径。这包括对全反射、斯涅尔定律的深入讲解，为理解透镜和棱镜等光学元件的工作原理奠定基础。 色彩的产生与感知： 色彩并非物体的固有属性，而是光与物质相互作用的结果。本章将深入解析光的吸收、反射和透射过程，阐述物体颜色是如何形成的。同时，我们也将触及人眼感知色彩的生理机制，从视锥细胞的响应特性到大脑的色彩处理过程，揭示主观色彩感知与客观物理光波之间的微妙联系。 成像的基本原理： 影像的形成，本质上是将三维空间的景物信息，通过光学系统投影到二维平面上的过程。我们将详细讲解针孔相机模型，并在此基础上，深入分析各种光学镜头（如凸透镜、凹透镜）的成像特性，包括焦距、放大率、实像与虚像的形成。这些内容将为理解相机、显微镜、望远镜等成像设备的工作原理提供必要的理论支撑。 光与物质的交互： 探索不同材质对光的响应，例如漫反射、镜面反射，以及光线穿透物体时发生的吸收和散射。这些物理现象直接决定了影像的纹理、质感和明暗层次，是构成丰富视觉信息的关键。 第二章：影像的记录与编码——从模拟到数字的跨越 有了光影的语言，我们还需要将其转化为可记录、可传输、可分析的形式。本章将重点关注影像的记录技术，尤其是从传统的模拟记录方式到现代数字记录方式的巨大变革。 模拟成像技术的回顾： 简要回顾传统胶片摄影和录像技术。我们将分析其成像原理，如感光乳剂的光化学反应，以及模拟信号的记录方式（如磁带）。理解模拟技术的局限性，如信噪比、失真和复制困难，有助于我们更好地理解数字技术的优势。 数字成像的革命： 详细介绍数字成像的核心技术——图像传感器。我们将深入探讨CCD（Charge-Coupled Device）和CMOS（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）等主流传感器的工作原理，包括光电转换、电荷转移和信号读出等过程。理解像素、分辨率、感光度和动态范围等关键参数，对于评估和选择成像设备至关重要。 图像的数字化过程： 深入解析模拟信号如何通过采样和量化转换为数字信号。我们将讲解采样定理，理解采样频率对图像细节的影响；并详细阐述量化过程，包括比特深度、灰度级和颜色深度，以及它们对图像色彩和细节表现力的决定性作用。 图像的压缩与编码： 数字图像数据量庞大，需要高效的压缩和编码技术。本章将介绍无损压缩（如PNG）和有损压缩（如JPEG）的基本原理，分析其算法的优缺点，以及在不同应用场景下的适用性。我们还将探讨图像文件格式（如BMP, TIFF, GIF, PNG, JPEG, RAW）的特点和差异。 第三章：影像的深度洞察——分析与理解的技术 获得了数字影像数据，接下来的关键是如何从中提取有用的信息，并进行深入的分析和理解。本章将聚焦于图像分析的核心技术，这部分内容将跳出简单的“观看”层面，进入“理解”影像的科学领域。 图像预处理技术： 在进行深度分析之前，通常需要对图像进行预处理，以增强图像质量、去除噪声或突出感兴趣的特征。我们将讲解多种预处理方法，如灰度化、二值化、平滑滤波（高斯滤波、中值滤波）、锐化（拉普拉斯算子、Sobel算子）以及直方图均衡化等，并分析它们在不同场景下的应用。 特征提取与描述： 影像中的“特征”是区分不同对象、理解场景的关键。本章将深入探讨各种特征提取技术，包括边缘检测（Canny算子、Sobel算子）、角点检测（Harris角点、FAST算子）、斑点检测以及SIFT、SURF等尺度不变特征提取方法。我们将分析这些特征的几何和灰度不变性，以及它们在图像匹配、目标识别等任务中的应用。 图像分割技术： 将图像划分为具有语义意义的不同区域（对象、背景）是图像理解的重要一步。我们将介绍区域生长法、阈值分割法、边缘检测分割法、Watershed算法以及基于机器学习的分割方法（如U-Net等深度学习模型），并讨论它们各自的优势和适用范围。 图像增强与复原： 针对质量较差的图像，需要采用图像增强或复原技术来改善其视觉效果或恢复其原始信息。我们将讲解空域增强（如对比度拉伸、伪彩色处理）和频域增强（如高通滤波、低通滤波）技术，以及图像复原中的盲去卷积、维纳滤波等经典算法。 图像的几何变换： 几何变换可以改变图像的空间关系，如平移、旋转、缩放、仿射变换和透视变换。我们将详细讲解这些变换的数学原理，以及它们在图像配准、校正、三维重建等领域的应用。 第四章：影像的智慧应用——跨越时代的科技前沿 影像技术的进步，极大地推动了各行各业的发展，催生了无数创新的应用。本章将展示影像技术在不同领域的广泛应用，勾勒出影像科学如何赋能我们生活的方方面面。 医学影像的诊断与治疗： 从X光、CT、MRI到PET，医学影像技术为医生提供了观察人体内部的“窗口”。我们将探讨这些成像技术的原理，以及它们在疾病诊断、手术导航、药物研发等方面的关键作用。 遥感与地理信息系统（GIS）： 卫星和航空摄影获取的遥感影像，为我们提供了地球表面的宏观视图。本章将介绍遥感影像的处理和分析技术，以及它们在环境监测、资源管理、城市规划、灾害预警等领域的应用。 计算机视觉与人工智能： 计算机视觉是赋予机器“看”的能力的关键技术，是人工智能的重要组成部分。我们将探讨目标检测、图像识别、人脸识别、自动驾驶、虚拟现实/增强现实（VR/AR）等前沿应用，以及深度学习在其中扮演的角色。 工业检测与质量控制： 在现代制造业中，自动化光学检测（AOI）已成为提高生产效率和产品质量的不可或缺的手段。本章将介绍机器视觉在产品缺陷检测、尺寸测量、装配验证等方面的应用。 艺术、娱乐与文化遗产保护： 影像技术在电影制作、动画设计、数字修复艺术品、虚拟博物馆等方面也发挥着重要作用，丰富了我们的文化生活。 结语 《影像世界的奥秘：从光影到数据的深度解析》的目标，是构建一座连接物理世界与数字世界、连接感知经验与科学分析的桥梁。我们希望通过对影像形成、记录、分析以及应用等各个环节的深入剖析，帮助读者建立起对影像的系统性认识。无论是希望在相关领域进行专业研究的学者，还是希望提升自身技术能力的应用工程师，亦或是对影像背后的科学原理充满好奇的探索者，都能从中获得启迪和价值。 影像科学是一个充满活力且不断发展的领域。新的成像技术、更精密的分析算法、更强大的计算能力，正在不断刷新我们对影像的认知边界。本书的内容，旨在为读者提供一个坚实的起点，鼓励大家在探索影像世界的道路上，不断学习、实践，并最终创造出更多令人惊叹的应用，让影像的力量，更好地服务于人类的进步与发展。

评分☆☆☆☆☆

一本关于数字视频测量技术的书，听起来就充满了科技感和实用性。我一直在寻找一本能够深入浅出地讲解这类技术的书籍，能让我从零基础开始，逐渐掌握核心概念和实际操作。比如，我很希望这本书能详细介绍一下目前主流的视频测量系统是如何工作的，包括它的硬件组成，比如传感器、镜头、光源，以及它们如何协同工作捕捉高质量的视频流。更重要的是，我期待它能深入讲解视频图像采集的各个环节，比如分辨率的选择、帧率的设定、曝光补偿等，这些参数对后续的测量精度有着至关重要的影响。 当然，仅仅采集到视频还远远不够，如何从视频中提取有用的测量信息才是关键。我希望这本书能详细介绍图像处理的算法，例如边缘检测、特征提取、目标识别等，这些技术是实现精确测量的基石。如果它能结合一些经典的图像处理算法，比如Canny边缘检测、Harris角点检测，并解释它们在视频测量中的具体应用，那就太棒了。我更想看到书中能提供一些实际案例，说明如何利用这些算法来测量物体的尺寸、形状、位置，甚至是运动轨迹。对于测量精度的问题，我也希望能有深入的探讨，了解影响测量精度的因素，以及如何通过优化算法和参数来提高测量精度。 除了基础的图像处理，数字视频测量技术在实际应用中往往需要结合更高级的算法。我尤其关心书中是否会涉及到三维重建方面的技术。如果能讲解如何利用多视角或立体视觉技术，从二维视频序列中恢复出物体的三维信息，那就太令人兴奋了。例如，SfM (Structure from Motion) 和 SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) 是我一直很感兴趣的方向，如果书中能对这些技术进行原理性的介绍，并给出一些实际的应用场景，比如在机器人导航、虚拟现实、工业检测等领域的应用，那我一定会爱不释手。 此外，我一直对自动化和智能化在视频测量领域的应用抱有极大的兴趣。这本书是否会探讨如何将机器学习和深度学习技术应用于数字视频测量？比如，利用深度学习模型进行目标检测和分割，从而实现更快速、更准确的测量。我希望能看到书中能够介绍一些常见的深度学习框架，比如TensorFlow或PyTorch，并结合一些实际案例，说明如何训练和部署这些模型来解决具体的测量问题。如果能涉及到模型优化和推理加速的技巧，那就更完美了。 最后，一本优秀的图书不仅仅是理论的堆砌，更重要的是能够指导实践。我期待这本书能够提供丰富的实操指导，比如如何选择合适的软件工具，如何编写相关的代码来实现视频数据的处理和测量。如果书中能提供一些开源库的介绍和使用教程，比如OpenCV，并给出一些完整的代码示例，那将对我非常有帮助。同时，我也希望能看到一些关于实际项目开发的流程和注意事项，包括数据采集、算法选择、模型训练、系统集成等，让我能够将书中的知识真正应用到实际工作中。

评分☆☆☆☆☆

这本书《数字视频测量技术》，我期望它能提供一种“实战”的视角。我是一名工程师，日常工作中经常需要直接面对具体的测量问题，我希望这本书能提供直接可用的工具和方法，而不是仅仅停留在理论层面。 我想了解在实际的工业场景中，如何快速准确地对视频进行预处理，以应对各种干扰因素。比如，针对低对比度、模糊、噪声大的视频，有哪些行之有效的去噪、增强、锐化算法？如何高效地进行目标分割和识别，从而精确地定位需要测量的对象？书中是否会介绍一些针对特定行业（如PCB检测、表面缺陷检测、零件尺寸测量等）的优化算法和技术？ 我非常希望书中能够详细介绍如何使用常用的测量软件和库，比如OpenCV、MATLAB等，来开发定制化的视频测量系统。如果能提供清晰的编程示例，包括代码的讲解、参数的说明以及运行结果的分析，那对我来说将是无价的。我希望能学到如何从零开始构建一个基本的视频测量流程，并根据实际需求进行二次开发和功能扩展。 同时，对于测量速度和效率的要求，在工业应用中往往非常高。这本书是否会探讨如何优化算法和程序，以实现实时或近乎实时的视频测量？例如，如何选择合适的计算平台，如何进行硬件加速（如GPU加速），以及如何运用并行计算的技术来提高处理速度？ 我还对成本效益的考量很感兴趣。在选择测量技术和设备时，我们不仅要考虑性能，还要考虑成本。这本书是否会提供一些关于如何根据预算和需求，选择最适合的视频测量方案的建议？比如，不同类型传感器的成本差异，不同算法的计算资源消耗，以及如何平衡精度和成本等问题。 最后，我希望这本书能提供一些关于维护和升级视频测量系统的指导。随着技术的发展和生产需求的变化，测量系统也需要不断地更新和改进。如何进行系统的维护，如何对测量算法进行迭代更新，以及如何评估和引入新的测量技术，这些都是我在实际工作中经常会遇到的问题，我希望这本书能给我一些启示。

评分☆☆☆☆☆

这本《数字视频测量技术》给我的第一印象是它可能侧重于理论的深度和技术的严谨性。我是一名对视频测量背后的数学原理和算法模型非常感兴趣的读者。我希望这本书能够提供扎实的理论基础，详细阐述支撑数字视频测量技术的数学概念，比如线性代数、微积分、概率论等在图像处理和几何测量中的应用。 我尤其关注书中对图像几何变换的讲解。比如，仿射变换、透视变换这些基本变换是如何实现的？它们在视频测量中扮演着什么角色？如果书中能详细推导这些变换的数学公式，并解释其背后的几何意义，我将受益匪浅。我还希望了解多视图几何学在视频测量中的应用，比如对极几何、单应性矩阵等概念的深入剖析，以及如何利用它们进行相机标定、三维重建等任务。 除了几何变换，我对视频中的数据融合和不确定性分析也很感兴趣。在实际的测量过程中，我们往往需要融合来自不同传感器或不同时间点的数据，以提高测量的鲁棒性和精度。这本书是否会讨论数据融合的技术，比如贝叶斯滤波、粒子滤波等？同时，如何量化和评估测量结果的不确定性？书中是否会介绍一些不确定性传播的模型或方法？ 我还有一个特别的需求，就是希望这本书能够深入讲解一些高级的测量模型。比如，如何利用机器学习或深度学习技术，构建端到端的视频测量系统？我希望能看到书中能够介绍一些经典的深度学习模型，如卷积神经网络 (CNNs) 在图像识别和特征提取中的应用，以及循环神经网络 (RNNs) 或 Transformer 在时序数据处理中的应用，并说明它们如何被集成到视频测量框架中，以实现更复杂的测量任务。 最后，我希望这本书能够为我提供一些研究的灵感。如果书中能够介绍一些前沿的研究方向和尚未解决的挑战，或者提供一些具有启发性的研究思路，那将对我个人的学术研究非常有价值。我希望能从书中看到对未来视频测量技术发展趋势的展望，以及对潜在技术突破方向的探讨。

评分☆☆☆☆☆

我对这本《数字视频测量技术》的期待，更多地集中在它是否能提供一种系统性的学习路径。作为一名初学者，我需要的是一个清晰的框架，能够让我理解视频测量这个庞大领域的基本构成。比如，我想知道这个领域的核心概念是什么？“数字视频测量”这个词本身就包含“数字视频”和“测量”两个部分，它们是如何有机地结合在一起的？我希望书中能从最基础的数字图像原理讲起，讲解数字视频信号的形成、编码、传输等基本环节，为后续的测量打下坚实的基础。 在数字视频的基础上，测量技术是如何介入的？这通常需要对视频中的像素信息进行解析和分析。我非常希望能看到书中详细介绍各种基本的图像处理算子和算法，例如灰度变换、二值化、滤波、形态学操作等等。这些基础操作在后续复杂的测量任务中扮演着至关重要的角色。我希望书中能通过直观的图示和清晰的文字，解释这些算法的原理，并说明它们如何帮助我们从图像中提取出有用的几何信息，比如点、线、圆等基本几何元素的检测和识别。 接下来，测量必然涉及到量化和精度。这本书是否会深入探讨视频测量中的精度问题？影响测量精度的因素有很多，比如镜头的畸变、传感器的分辨率、光照条件的变化、算法的鲁棒性等等。我希望能看到书中能对这些因素进行详细的分析，并提供相应的校正方法和优化策略。例如，对于镜头畸变的校正，书中是否会介绍具体的模型和算法，如径向畸变和切向畸变的模型？对于不同类型的测量任务，如何选择合适的传感器和镜头，以及如何进行系统标定，这些也是我非常关心的问题。 我还对视频序列的动态测量非常感兴趣。在很多应用场景中，我们需要测量运动物体的位置、速度、加速度等。这本书是否会涵盖这方面的内容？例如，目标跟踪算法是如何工作的？如何利用卡尔曼滤波、粒子滤波等方法来对运动目标进行预测和跟踪？如果书中能提供一些实际的案例，说明如何对视频中的运动物体进行精确测量，那将极大地拓展我的视野。 最后，我想知道这本书是否会提及一些行业标准的和最佳实践。在数字视频测量领域，是否存在一些通用的标准或规范，用于保证测量结果的可靠性和可比性？例如，关于图像采集的参数设置、算法的选择、结果的报告等方面，是否有推荐的最佳实践？我希望能从书中获得一些指导，帮助我在实际项目中遵循行业规范，提高项目的质量和效率。

评分☆☆☆☆☆

对于《数字视频测量技术》这本书，我的期待更偏向于它的应用性和实用性。我希望这本书能够成为一本“工具书”，能够在我遇到实际问题时，提供切实可行的解决方案。例如，我经常需要在不同光照条件、不同背景下进行物体测量，这本书是否能提供一些应对复杂环境的图像预处理和特征提取方法？ 我特别希望书中能够详细介绍各种测量算法的优缺点，以及它们适用的场景。比如，对于尺寸测量，是基于轮廓的检测更准确，还是基于特征点的匹配更可靠？对于三维形状的测量，是使用结构光扫描，还是激光扫描，或者摄影测量法更适合？书中能否给出详细的比较和选择指南？ 我还对如何提高视频测量的自动化水平非常感兴趣。如果书中有介绍如何将视频测量系统与机器人、自动化生产线等结合，实现全自动化的测量和检测，那将非常有意义。例如，如何设计自动化数据采集流程，如何实现测量结果的实时反馈和处理，这些都是我非常想了解的内容。 另外，对于测量结果的质量控制和验证，我也希望书中能够给出指导。如何进行系统的标定和校准，以确保测量结果的准确性？如何进行测量误差的分析和评估，并采取相应的纠正措施？如果书中能提供一些关于测量不确定性量化和报告的标准方法，那将非常有帮助。 最后，我期待这本书能够包含一些真实的工业应用案例。通过学习这些案例，我可以更直观地了解数字视频测量技术在不同行业中的实际应用，比如汽车制造、航空航天、医疗器械、消费电子等。这些案例应该包含项目背景、遇到的挑战、采用的技术方案以及最终取得的成果，让我能够从中学习经验，并将知识迁移到自己的工作中。