數字視頻處理（原書第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[土耳其] A.繆拉·泰卡爾普（A. Murat Tekalp） 著，曹鐵勇 譯

圖書標籤:

• 數字視頻處理
• 視頻處理
• 圖像處理
• 數字媒體
• 計算機視覺
• 圖像分析
• 視頻編碼
• 視頻壓縮
• 多媒體技術
• 信號處理

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111580423

版次：2

商品編碼：12243193

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 國外電子與電氣工程技術叢書

開本：16開

齣版時間：2017-11-01

用紙：膠版紙

頁數：301

內容簡介

　　本書是數字視頻處理的圖書，深入闡述數字圖像與視頻處理技術。第2版更新瞭近80%的內容，全書章節調整為全新的8章，包括圖像濾波、運動估計、視頻分割、視頻濾波、圖像壓縮和視頻壓縮等，尤其體現瞭在信號處理和計算機視覺方麵的重要進展，以及3D、超高分辨率的視頻和數字電影的新應用。

目錄

齣版者的話
譯者序
前言
第1章多維信號與係統
1.1多維信號
1.1.1有限域信號和周期信號
1.1.2對稱信號
1.1.3特殊的多維信號
1.2多維變換
1.2.1連續信號的傅裏葉變換
1.2.2離散信號的傅裏葉變換
1.2.3離散傅裏葉變換
1.2.4離散餘弦變換
1.3多維係統
1.3.1衝激響應和2D捲積
1.3.2頻率響應
1.3.3FIR濾波器和對稱性
1.3.4IIR濾波器和偏微分方程
1.4多維采樣理論
1.4.1格上采樣
1.4.2格上采樣信號的頻譜
1.4.3格上采樣的奈奎斯特準則
1.4.4基於格上采樣點的重構
1.5采樣結構轉換
參考文獻
習題集
第2章數字圖像與數字視頻
2.1人類視覺係統和色彩
2.1.1色覺與模型
2.1.2對比靈敏度
2.1.3空�彩逼德氏煊�
2.1.4立體/深度感知
2.2模擬視頻
2.2.1逐行掃描和隔行掃描
2.2.2模擬視頻信號格式
2.2.3模擬/數字轉換
2.3數字視頻
2.3.1空間分辨率和幀率
2.3.2色彩、動態範圍和位深
2.3.3彩色圖像處理
2.3.4數字視頻標準
2.43D視頻
2.4.13D顯示技術
2.4.2立體視頻
2.4.3多視角視頻
2.5數字視頻應用
2.5.1數字電視
2.5.2數字電影
2.5.3互聯網視頻流
2.5.4計算機視覺和場景/活動理解
2.6圖像與視頻質量
2.6.1可視失真
2.6.2主觀質量評價
2.6.3客觀質量評價
參考文獻
第3章圖像濾波
3.1圖像平滑
3.1.1綫性移不變低通濾波
3.1.2雙邊濾波
3.2圖像重采樣和多分辨率錶示
3.2.1圖像抽取
3.2.2內插
3.2.3多分辨率金字塔錶示
3.2.4小波錶示
3.3圖像梯度估計、邊緣和特徵檢測
3.3.1圖像梯度的估計
3.3.2拉普拉斯估計
3.3.3Canny邊緣檢測
3.3.4Harris角檢測
3.4圖像增強
3.4.1基於像素的對比度增強
3.4.2用於色調映射和圖像銳化的空間濾波
3.5圖像去噪
3.5.1圖像與噪聲模型
3.5.2DFT域的綫性空不變濾波器
3.5.3局部自適應濾波
3.5.4非綫性濾波：順序統計、小波收縮和雙邊濾波
3.5.5非局部濾波：NL均值和BM3D
3.6圖像復原
3.6.1模糊模型
3.6.2綫性空不變模糊退化圖像的復原
3.6.3盲復原——模糊識彆
3.6.4空變模糊退化圖像的復原
3.6.5圖像修補
參考文獻
習題集
MATLAB資源
第4章運動估計
4.1成像
4.1.1相機模型
4.1.23D運動的光度效應
4.2運動模型
4.2.1投影運動和錶觀運動
4.2.23D剛體運動投影模型
4.2.32D錶觀運動模型
4.32D錶觀運動估計
4.3.1稀疏對應估計、光流估計與圖像配準問題
4.3.2光流方程和法嚮流
4.3.3位移幀差
4.3.4運動估計是病態問題：遮擋和孔徑問題
4.3.5分層運動估計
4.3.6運動估計的性能評價
4.4差分法
4.4.1Lucas�睰anade法
4.4.2Horn�睸chunk 運動估計
4.5匹配算法
4.5.1基本的塊匹配
4.5.2可變大小塊匹配
4.5.3分層塊匹配
4.5.4廣義塊匹配——局部變形運動
4.5.5來自特徵對應的單應性估計
4.6非綫性優化法
4.6.1像素遞歸運動估計
4.6.2貝葉斯運動估計
4.7變換域法
4.7.1相位相關法
4.7.2空域頻譜法
4.83D運動與結構估計
4.8.1相機標定
4.8.2仿射重建
4.8.3投影重建
4.8.4歐幾裏得重建
4.8.5平麵視差和相對仿射結構重建
4.8.6基於立體視覺的稠密結構
參考文獻
習題集
MATLAB資源
第5章視頻分割與跟蹤
5.1圖像分割
5.1.1閾值法
5.1.2聚類
5.1.3貝葉斯法
5.1.4圖方法
5.1.5主動輪廓模型
5.2變化檢測
5.2.1鏡頭邊界檢測
5.2.2背景相減
5.3運動分割
5.3.1主要運動分割
5.3.2多運動分割
5.3.3基於區域的運動分割：色彩與運動融閤
5.3.4同步進行運動估計與分割
5.4運動跟蹤
5.4.1基於圖的空�彩狽指鈑敫�蹤
5.4.2KLT跟蹤
5.4.3MS跟蹤
5.4.4粒子濾波跟蹤
5.4.5主動輪廓跟蹤
5.4.62D�瞞esh 跟蹤
5.5圖像和視頻摳圖
5.6性能評估
參考文獻
習題集
網絡資源
第6章視頻濾波
6.1空時濾波原理
6.1.1視頻的頻譜
6.1.2運動自適應濾波
6.1.3運動補償濾波
6.2視頻格式轉換
6.2.1下變頻
6.2.2去隔行
6.2.3幀率轉換
6.3多幀的噪聲濾除
6.3.1運動自適應噪聲濾除
6.3.2運動補償噪聲濾除
6.4多幀復原
6.4.1多幀建模
6.4.2多幀維納復原
6.5多幀超分辨率
6.5.1超分辨率
6.5.2低分辨率采樣建模
6.5.3頻域超分辨率
6.5.4多幀空域法
參考文獻
習題集
第7章圖像壓縮
7.1圖像壓縮基礎
7.1.1信息論概念
7.1.2圖像壓縮係統的組成
7.1.3量化
7.1.4符號編碼
7.1.5赫夫曼編碼
7.1.6算術編碼
7.2無損圖像壓縮
7.2.1位平麵編碼
7.2.2RLC和ITU G3/G4標準
7.2.3自適應算術編碼和JBIG
7.2.4早期無損預測編碼
7.2.5JPEG�睱S標準
7.2.6Lempel�瞆iv編碼
7.3離散餘弦變換編碼和JPEG
7.3.1離散餘弦變換
7.3.2ISO JPEG標準
7.3.3編碼器控製和壓縮失真
7.4小波變換編碼和JPEG 2000
7.4.1小波變換和濾波器的選擇
7.4.2ISO JPEG 2000標準
參考文獻
習題集
網絡資源
第8章視頻壓縮
8.1視頻壓縮方法
8.1.1幀內壓縮、運動JPEG 2000和數字電影
8.1.23D變換編碼
8.1.3運動補償變換編碼
8.2早期視頻壓縮標準
8.2.1ISO和ITU標準
8.2.2MPEG��1標準
8.2.3MPEG��2標準
8.3MPEG ��4 AVC/ITU�睺 H.264標準
8.3.1輸入視頻格式和數據結構
8.3.2幀內

前言/序言

　　前言
　　本書於1995年齣版瞭第1版，是第一本全麵介紹數字視頻處理的教材，當時根據視頻處理領域的重要論題分成瞭25章，在一個學期的課程中，每章可以用一到兩次課進行講授。那個時期的數字視頻技術和視頻處理算法還不太成熟，數碼攝像機和DVD剛剛商業化，數字電視標準正在製定，而數字電影還沒有納入議程。因此，與當今的技術水平相比，第1版中的一些方法/算法和技術已經過時，比如像素級迴歸的運動估計、矢量量化、不規則形狀壓縮、基於模型的編碼等已不再先進，還有一些諸如模擬視頻/電視和128K可視電話等技術則已經淘汰瞭。同時近20年來的重大進展顯然也無法體現齣來。
　　第1版齣版至今已有20多年瞭，在當今這個數字化時代，數字視頻已廣泛應用於我們的日常生活。信號處理與計算機視覺領域的重大發展促進瞭視頻處理算法的不斷成熟，能夠應用於不同用途的最常用又有效的算法與技術也更加清晰。因此，現在是本書推齣新版的最好時機。本書圍繞圖像與視頻處理的最新發展進行瞭精心編排，力圖成為一本內容全麵、結構嚴謹的教材。
　　第2版大幅度改進瞭內容與錶述風格的組織方式，包含當今最先進的技術、最有效的算法和最新的知識。全書共分8章，每章對應一個主題，分彆是多維信號處理、圖像/視頻基礎、圖像濾波、運動估計、視頻分割、視頻濾波、圖像壓縮、視頻壓縮。每個主題側重介紹最有效的技術。與第1版相比，這一版不是簡單的內容增補，而是一次全新的改寫。
　　本書可作為高年級本科生或研究生的數字圖像與視頻處理課程的教材，要求讀者預先掌握微積分、綫性代數、概率論和一些基本的數字信號處理概念。具有計算機科學背景但不熟悉信號處理基本概念的讀者，則可以跳過第1章，從第2章開始學習。盡管本書錶述嚴謹，但仍然像一般教材一樣從原理開始講起，因此也可以用作産業界或學術界的工程師和研究人員自學的參考書。本書有助於讀者理解圖像和視頻處理方法的理論基礎，學習用最通用、最有效的算法解決常見的圖像與視頻處理問題。大部分章後提供習題集（部分習題集中還含有MATLAB練習），通過這些可加深讀者對知識的理解和對方法的掌握。
　　數字視頻處理就是對數字視頻比特流的各種操作。所有數字視頻應用都離不開壓縮。此外，為瞭獲得高質量圖像或提取特定信息，數字視頻應用也離不開廣泛應用於格式轉換、增強、復原、高分辨率重建等場閤的濾波處理；有些應用還需要用到其他的處理，以實現運動估計、視頻分割和3D場景分析。視頻的幀與幀之間存在著大量的時間相關性（冗餘），這使得視頻處理不同於靜態圖像處理。可以將視頻看成靜態圖像序列，並逐幀獨立處理。但若采用基於幀間相關性的多幀聯閤處理技術，我們能夠開發齣更有效的視頻處理算法，例如運動補償濾波和預測。此外，某些任務（比如運動估計或動態場景分析）顯然是無法基於單個圖像來進行的。
　　本書的目的是為讀者提供圖像（單幀）和視頻（多幀）處理方法的數學基礎。特彆是，本書還迴答瞭以下基本問題：
　　●如何從噪聲中分離齣圖像（信號）？●內插、復原和超分辨率重建之間是否有內在的聯係？●對於不同的應用，該如何估計2D和3D運動？●如何將圖像和視頻分割成感興趣區域？●如何跟蹤視頻中的對象？●與圖像濾波相比，視頻濾波問題是否更趨嚮於適定？●超分辨率重建為何能夠實現？●能否從視頻片段中得到高質量的靜態圖像？●圖像和視頻壓縮為什麼能夠實現？●如何壓縮圖像和視頻？●圖像/視頻壓縮的最新國際標準是什麼？●3D視頻錶示和壓縮的最新標準是什麼？圖像和視頻處理的大都是病態問題（欠定的和/或對噪聲敏感的），並且它們的解都依賴於某些圖像和視頻模型。附錄B討論瞭用於病態問題解的圖像建模方法。實際上，圖像模型可以分成基於局部平滑、基於變換域稀疏和基於非局部自相似的種類。
　　圖像處理算法大都使用瞭以上模型中的一種或多種。此外，視頻模型還包括基於全局平移或塊平移、參數化運動、運動（空間上）的平滑性、時域運動單調性（時域連續或平滑）、3D空時頻域的平麵支撐等類。
　　各章概述如下。
　　第1章迴顧瞭多維信號、變換和係統的基礎知識，它們是許多圖像和視頻處理方法的理論基礎。該章還介紹瞭格上空時采樣的體製（如逐行和隔行采樣），以及采樣格式轉換理論。讀者如果具有計算機科學背景但不熟悉信號處理概念，則可以跳過本章，直接從第2章開始學習。
　　第2章給齣瞭數字圖像與視頻的基礎知識。主要內容包括人類視覺、空間頻率、彩色模型、模擬和數字視頻錶示、數字視頻標準、3D立體/多視角視頻錶示、數字視頻質量評估等基本概念，以及一些常見的數字視頻應用，如數字電視、數字電影和網絡視頻流等。
　　第3章介紹瞭圖像（靜止幀）濾波類問題，比如圖像重采樣（抽取與內插）、梯度與邊緣檢測、增強、去噪、復原等。還介紹瞭綫性移不變濾波器、自適應濾波器和非綫性濾波器。附錄B給齣瞭求解病態逆問題的一般性框架。
　　第4章介紹瞭2D和3D運動估計方法。運動估計是數字視頻處理的核心，因為運動是視頻的顯著特徵，並且運動補償濾波是利用時間冗餘的最有效方法。再者，許多計算機視覺工作的第一步都是2D或3D運動估計與跟蹤。2D運動估計一般分為稠密光流或稀疏對應估計兩類，可以基於參數法和非參數法來實現。非參數法包括基於圖像梯度的光流估計法、塊匹配法、像素遞歸法、貝葉斯法和相位相關法。基於仿射模型或單應性的參數法可以用於圖像配準或局部變形估計。3D運動/結構估計法一般都基於雙幀極綫約束法（主要針對立體對）或多幀因子分解法。歐幾裏得3D結構重建需要對所有相機進行標定，而投影重建法則無需標定。
　　第5章介紹瞭圖像分割和變化檢測，以及基於參數聚類法和貝葉斯法的主要運動或復雜運動分割。我們還討論瞭運動估計與分割的同時實現問題。因為雙視角運動估計技術對於圖像梯度或對應點的估計精度很敏感，因此我們也對長的單目序列或立體像對中分割對象的運動跟蹤進行瞭討論，其結果更魯棒。
　　第6章介紹瞭視頻濾波，包括標準轉換、去噪和超分辨率重建等內容。首先介紹瞭運動補償濾波的基本原理，隨後介紹瞭標準轉換問題，包括幀速轉換和去隔行等。視頻幀的畫麵中經常存在顆粒，尤其在靜止幀模式下觀看時更加嚴重。為此，討論瞭用於噪聲抑製的運動自適應和運動補償濾波。最後介紹瞭一種統一各種視頻濾波問題的綜閤模型，可用於低分辨率視頻獲取和超分辨率重建。
　　第7章介紹瞭包括二值圖像（傳真）和灰度圖像在內的靜態圖像壓縮方法與標準，如JPEG和JPEG 2000等。還特彆討論瞭無損的圖像壓縮、有損的離散餘弦變換（DCT）編碼和小波變換編碼等方法。
　　第8章討論瞭視頻壓縮方法和標準，它們是實現數字電視、數字電影等數字視頻應用的基礎。在簡要介紹瞭視頻壓縮的不同方法後，詳細描述瞭MPEG��2、AVC/H.264和HEVC(高效視頻編碼）等標準，以及這些標準在可伸縮視頻編碼和立體和多視角視頻編碼方麵的擴展。
　　本書是近20多年來我在數字圖像與視頻處理領域的教學結晶。本書內容豐富，結構閤理，全麵覆蓋瞭圖像濾波、運動估計、視頻分割與跟蹤、視頻濾波、圖像/視頻壓縮等方麵的基本原理和最新成就。然而，一本書無法覆蓋數字視頻處理和計算機視覺領域所有的最新成就，因此本書隻對最基本、最常用的技術和算法加以詳解，而對更多的先進算法和最新研究成果隻進行簡介，並提供用於自學的參考文獻。大部分章節最後都包含習題集（部分習題集還包含MATLAB練習），以便讀者對所學到的方法進行練習。
　　教師可以通過申請獲得教學資料。錶P.1提供瞭一個教學建議，按照一個學期14周、每周兩次課、每次課75分鍾的方式進行組織，可在一個學期的數字圖像與視頻處理課程中講完本書的全部內容。另一種方式是將本書內容分到兩個學期中，這樣有更多時間對每個主題的細節進行探討：第一學期可以開設數字圖像處理課程，講解第1、2、3、7章中的內容；第二學期開設數字視頻處理課程，講解第4、5、6、8章的內容。
　　錶P.1一學期課程的教學建議每次課的編號專題章/節12D信號與2D變換1.1節、1.2節22D係統、2D FIR濾波器、頻率響應1.3節3格上空時采樣1.4節、1.5節4數字圖像/視頻、人類視覺、視頻質量第2章5矢量矩陣錶示、圖像模型、圖像/視頻處理中病態問題的錶達附錄A、附錄B6抽取、內插、多分辨率金字塔3.2節7梯度估計、邊緣/角檢測3.3節8圖像增強、點操作、鈍化掩模、雙邊濾波3.1節、3.4節9噪聲濾波：LSI濾波器（自適應、非綫性、非局部濾波器）3.5節10圖像復原：迭代法、POCS3.6節11運動建模、光流法、對應法4.1節、4.2節、4.3節12不同的方法：Lukas�睰anade、參數模型4.4節13塊匹配、參數模型估計中的特徵匹配、相位相關法4.5節、4.7節143D運動估計、對極幾何4.8節15變化檢測、視頻分割5.2節、5.3節16運動跟蹤5.4節、5.5節17運動補償濾波、多幀聯閤去隔行、去噪6.1節、6.2節、6.3節18超分辨率重建6.5節19數據/圖像壓縮介紹、信息論概念、熵編碼、算術編碼7.1節20無損位平麵編碼、G3/G4、JBIG標準7.2節21預測數據編碼、JPEG標準7.2節22DCT與JPEG圖像壓縮7.3節23小波變換、JPEG 2000圖像壓縮7.4節24MC�睤CT、MPEG��1、MPEG��28.1節、8.2節25MPEG��4 AVC/H.264標準8.3節26HEVC8.4節27可分級視頻編碼、DASH自適應流、抗誤碼8.5節283D/立體和多視角視頻壓縮8.6節顯然，本書是信號處理和計算機科學相關組織研究成果的薈萃。每章都有很多引用並列齣瞭相關參考文獻，但肯定無法涵蓋圖像和視頻領域科研與工業部門傑齣研究者的所有成就。此外， 對於ISO和ITU組織中各位科學傢經多年工作取得的圖像與視頻編碼的顯著成果，這裏也難以一一緻意。
　　最後，衷心感謝Xin Li (美國西弗吉尼亞大學，WVU)、 Eli Saber、Moncef Gabbouj、 Janusz Konrad和H.Joel Trussell在本書成稿過程中的貢獻。同時感謝Prentice Hall齣版社的Bernard Goodwin、 Kim Boedigheimer和 Julie Nahil的幫助與支持。
　　A.Murat Tekalp於土耳其伊斯坦布爾Koc大學

熒幕之魅：解碼動態影像的奧秘 在信息爆炸的時代，我們每天都被海量的視覺信息所包圍，而其中最引人注目、最具衝擊力的莫過於動態影像。從傢庭錄影的溫馨瞬間，到好萊塢大片的恢弘史詩，再到虛擬現實帶來的沉浸式體驗，數字視頻已經深刻地改變瞭我們感知世界、交流信息的方式。然而，當我們按下播放鍵，流暢而逼真的畫麵呈現在眼前時，我們是否曾想過，這背後究竟蘊含著怎樣的技術魔法？究竟是什麼樣的原理，讓靜態的像素點能夠跳躍、流動，最終匯聚成一個個生動的故事？ 這本書，並非直接探討“數字視頻處理（原書第2版）”這一特定教材的每一章每一節，而是旨在揭示數字視頻處理領域中那些最為核心、最基礎的原理和技術。它將帶您走進一個充滿奇妙洞察的領域，從最微觀的像素層麵，逐步深入到宏觀的視頻係統構成，理解那些讓影像栩栩如生的關鍵環節。我們將一起探索，那些在幕後默默工作的算法和模型，是如何賦予視頻生命力，又是如何不斷推動著影像技術的進步。 像素的舞蹈：捕捉與還原的藝術 一切的起點，都始於最基本的光影之舞——像素。數字視頻，歸根結底，是由無數個小小的像素點在時空中排列組閤而成。而要將現實世界的豐富色彩和亮度信息轉化為計算機能夠理解的數字信號，就需要精妙的“捕捉”技術。這不僅僅是簡單的拍照，而是涉及到感光元件的特性、色彩空間的轉換、量化和編碼等一係列復雜過程。我們將深入淺齣地解析這些過程，讓您理解為何不同攝像設備拍攝齣的畫麵在色彩和細節上存在差異，以及這些差異是如何産生的。 更重要的是，一旦這些數字信號被捕獲，如何將它們“還原”成我們肉眼所見的流暢畫麵，同樣是一門藝術。這涉及到信號的解碼、色彩空間的重構、以及顯示設備的驅動。我們會探討不同視頻編碼格式（如H.264、HEVC等）在信息壓縮和還原方麵的巧妙之處，理解它們如何在保證視覺質量的同時，大幅度減小文件體積，使得視頻傳輸和存儲成為可能。瞭解這些，您會發現，每一次觀看高清視頻，都是一次精密的信號還原過程。 色彩的語言：從RGB到YUV的轉換 色彩，是視頻最具錶現力的元素之一。我們眼中的世界，是一個五彩斑斕的畫捲，而數字視頻係統如何準確地捕捉、記錄和重現這些色彩，是其核心挑戰之一。本書將帶您理解“顔色空間”的概念，從最常見的RGB（紅綠藍）三原色模型，深入到在視頻處理中更為普遍使用的YUV（亮度-色度）模型。 您將瞭解到，RGB模型直觀地對應著顯示器的發光原理，但對於人眼對亮度和色度敏感度的不同，YUV模型進行瞭優化，將亮度信息（Y）與色度信息（U和V）分離。這種分離帶來瞭顯著的優勢，例如在壓縮時，可以對色度信息進行更高程度的采樣率降低，因為人眼對色彩細節的敏感度不如對亮度細節。我們將詳細闡述RGB到YUV的轉換原理，以及這種轉換在視頻壓縮和圖像處理中的重要作用。理解瞭這個轉換過程，您就能更深刻地理解為何我們看到的視頻畫麵，能夠如此真實地還原齣自然的色彩。 時空的維度：幀率、分辨率與運動 數字視頻的靈魂在於“動”。而“動”的背後，是時空兩個維度的巧妙結閤。我們將從“幀率”（Frame Rate）這個概念入手，理解它代錶瞭每秒鍾屏幕刷新多少張靜態畫麵。高幀率帶來瞭更流暢的運動錶現，尤其是在體育賽事、動作電影或遊戲畫麵中，其優勢尤為明顯。您將瞭解到不同幀率的意義，以及它們在不同應用場景下的選擇考量。 與此同時，“分辨率”（Resolution）則定義瞭畫麵在空間維度上的精細程度。從標清到高清，再到如今的4K甚至8K，分辨率的提升意味著畫麵包含更多的像素點，從而呈現齣更細膩的細節和更廣闊的視野。我們將探討不同分辨率的規格，以及它們對視覺體驗的影響。 然而，僅僅有靜態的幀和足夠的分辨率還不足以構成生動的視頻。運動的感知，是視頻處理中一個極其復雜且迷人的領域。我們將觸及“運動估計與補償”的基本思想。當視頻連續播放時，相鄰幀之間的像素點往往隻發生小範圍的位移。運動估計技術旨在找齣這些像素塊的運動方嚮和距離，而運動補償則利用這些信息，在解碼時預測下一幀的圖像，從而大幅度減少需要傳輸的數據量，並有效地消除運動帶來的模糊和失真。這是一種高度智能化的信息處理，也是現代視頻編碼壓縮的基石。 編碼的智慧：壓縮的藝術與信息的融閤 在數字視頻的世界裏，數據量是一個巨大的挑戰。原始的視頻數據，即便是一小段，其文件大小也可能令人望而卻步。因此，“編碼”（Encoding）——也就是壓縮技術——顯得尤為重要。我們將深入探索視頻編碼的“智慧”，理解它如何在盡量保留視覺信息的前提下，最大限度地減小文件體積。 編碼技術主要可以分為兩大類：幀內預測（Intra-prediction）和幀間預測（Inter-prediction）。幀內預測指的是對單張圖像內部的冗餘進行消除，例如利用相鄰像素的相似性來預測當前像素的值。而幀間預測，則如前文所述，利用視頻序列中相鄰幀之間的冗餘，通過運動估計和補償來大幅度降低數據量。 我們將介紹一些關鍵的編碼工具和算法，例如離散餘弦變換（DCT）、量化（Quantization）以及熵編碼（Entropy Coding）。DCT將圖像塊轉換到頻率域，使得能量集中在少數幾個係數上，便於後續的量化。量化則是通過捨棄一些不重要的信息來進一步壓縮數據。而熵編碼則是一種無損壓縮技術，它為齣現頻率高的符號分配較短的編碼，為齣現頻率低的符號分配較長的編碼，從而進一步減小整體數據量。瞭解這些編碼的“招式”，您就能明白，每一次流暢播放的視頻，都凝聚瞭編碼算法的精巧設計。 技術的演進：從標清到超高清的飛躍 數字視頻處理技術的發展，是一部不斷追求極緻視覺體驗的史詩。從早期的標清（SD）視頻，到高清（HD）、全高清（Full HD），再到如今普遍應用的高清（UHD），乃至正在悄然興起的8K超高清，每一次分辨率的飛躍，都伴隨著對編碼效率、傳輸帶寬和處理能力的巨大挑戰。 我們將迴顧這一技術演進的脈絡，瞭解不同代際的視頻編碼標準（如MPEG-2, H.264/AVC, H.265/HEVC, AV1等）是如何在性能、效率和成本之間取得平衡的。您將瞭解到，新的編碼標準往往引入瞭更復雜的預測模式、更精細的變換和量化方法，以及更優化的熵編碼策略，從而在相同的碼率下提供更高的畫質，或者在相同的畫質下顯著降低碼率。 同時，我們也無法忽視“視頻去噪”、“視頻增強”、“視頻修復”等相關的圖像處理技術。這些技術如同“美容師”，能夠改善低質量視頻的觀感，修復損壞的圖像，讓那些曾經模糊不清的畫麵重煥生機。我們將淺析這些技術的原理，理解它們如何在像素層麵上進行精細的操作，以達到“化腐朽為神奇”的效果。 展望未來：智能時代的影像變革 數字視頻處理的未來，與人工智能（AI）的結閤日益緊密。機器學習和深度學習的興起，正在為視頻處理領域帶來顛覆性的變革。從AI驅動的視頻內容生成，到智能的視頻內容分析和檢索，再到AI輔助的視頻畫質增強和修復，AI正以前所未有的方式，拓展著數字視頻的邊界。 我們將探討AI在視頻處理中的一些前沿應用，例如： 內容生成： AI模型能夠根據文字描述生成逼真的視頻片段，這為內容創作帶來瞭新的可能性。 智能分析： AI能夠自動識彆人臉、物體、場景，並對視頻內容進行理解和分類，這對於視頻監控、內容推薦等領域至關重要。 畫質增強： 深度學習模型能夠學習人眼對圖像的感知規律，從而進行更智能、更有效的畫質增強，甚至可以實現超分辨率重建，將低分辨率視頻提升到更高清晰度。 視頻修復： AI能夠學習視頻的內在規律，從而智能地修復損壞的視頻幀，填補缺失的信息。 理解瞭這些基礎的數字視頻處理原理，您將更容易領略到AI在這一領域的巨大潛力，並能更好地理解未來數字視頻技術的發展方嚮。 這本書，與其說是一本“技術手冊”，不如說是一次探索之旅。它將帶領您撥開層層迷霧，深入數字視頻的核心，理解那些讓畫麵鮮活起來的智慧和技藝。無論您是初學者，還是對這一領域有所瞭解的專業人士，希望這段旅程能夠為您帶來新的啓發和洞見，讓您在未來的觀影體驗中，能夠感受到更多技術背後深邃的魅力。

評分☆☆☆☆☆

我最近在深入研究視頻編碼技術，正好翻到瞭這本《數字視頻處理（原書第2版）》。說實話，這本書的難度確實不小，但它提供的深度和細節是市麵上很多其他書籍難以比擬的。它不僅僅是簡單地介紹幾個算法，而是深入剖析瞭這些算法背後的數學模型和工程實現上的考量。我特彆想提一下書中關於運動估計和補償的部分，這塊內容非常復雜，但作者的講解非常有條理，從塊匹配算法的各種變種，到更高級的幾何運動模型，都講解得細緻入微。為瞭理解這些，我不得不反復查閱相關的數學資料，並結閤書中的示例進行推導。舉個例子，書中對全搜索、快速搜索（如三步搜索、菱形搜索）等算法的性能分析，以及它們如何通過引入預測模式來提高編碼效率，都給我留下瞭深刻的印象。而且，它還深入探討瞭變換編碼（如DCT、DST）如何將空間域的像素信息轉換到頻率域，以及量化過程如何實現信息冗餘的去除。對於我目前正在做的視頻壓縮優化項目，書中提供的理論基礎和算法細節，無疑為我提供瞭寶貴的參考。雖然有些章節需要花費大量時間去消化，但一旦理解瞭，你會覺得茅塞頓開，對視頻處理的內在機製有瞭更透徹的認識。這本書更像是一本教科書，需要讀者有紮實的數學和信號處理基礎，但如果你想成為視頻技術領域的專傢，它絕對是你不可或缺的工具。

評分☆☆☆☆☆

最近，我深入研究瞭視頻編碼壓縮的原理，而《數字視頻處理（原書第2版）》這本書，是我探索這個復雜領域過程中不可或缺的夥伴。它以一種極其嚴謹和深入的方式，剖析瞭現代視頻編碼技術的方方麵麵。我尤其對書中關於“塊”（Block）的概念以及視頻編碼器如何利用“塊”來處理視頻幀的講解印象深刻。從最基礎的幀內預測和幀間預測，到更加復雜的運動估計和補償，書中都給齣瞭詳盡的數學模型和算法分析。例如，在運動估計部分，它詳細介紹瞭各種搜索算法（如全搜索、三步搜索、菱形搜索），並分析瞭它們的計算復雜度與預測精度的權衡，這讓我對編碼器如何在速度和質量之間找到平衡有瞭深刻的理解。此外，關於變換編碼（如DCT）和量化過程的闡述也十分到位，它解釋瞭如何將空間域的像素信息轉換到頻域，並如何通過量化來去除冗餘信息，從而實現高效壓縮。書中還深入探討瞭熵編碼（如CAVLC、CABAC）的原理，這是實現無損壓縮的關鍵步驟。雖然這本書的數學推導非常多，但一旦理解瞭，你就會發現，每一段公式都蘊含著視頻壓縮的智慧。

評分☆☆☆☆☆

最近我投入瞭大量的精力來研究視頻的采樣和重建技術，而《數字視頻處理（原書第2版）》這本書，為我提供瞭極其詳盡和專業的指導。它不僅僅是簡單地介紹采樣定理，而是深入剖析瞭視頻信號的采樣過程，包括空間采樣和時間采樣。書中詳細解釋瞭為什麼我們需要按照一定的頻率來采樣視頻信號，以及奈奎斯特采樣定理在視頻處理中的重要性。我尤其欣賞書中對欠采樣可能帶來的混疊現象的詳細闡述，以及如何通過抗混疊濾波器來減輕這種影響。此外，書中關於視頻信號的重建（即從離散樣本恢復連續信號）過程也進行瞭深入的探討，它介紹瞭不同的插值方法，並分析瞭它們在視頻質量和計算復雜度上的優缺點。我之前對於視頻信號的數字轉換過程一直存在一些模糊的概念，通過閱讀這本書，我終於明白瞭ADC（模數轉換）和DAC（數模轉換）在視頻信號處理流程中的關鍵作用，以及它們是如何影響最終視頻質量的。雖然書中的數學推導非常多，但每一次的理解都讓我對視頻信號的處理有瞭更深一層次的認識。

評分☆☆☆☆☆

最近我沉迷於研究視頻信號的分析與處理，而《數字視頻處理（原書第2版）》這本書簡直就像一位睿智的導師，引領我探索這個復雜而迷人的領域。它沒有浮誇的宣傳，沒有華而不實的圖示，隻有嚴謹的理論和深刻的分析。我尤其欣賞書中對視頻信號的數學建模，從離散時間信號到二維信號，再到三維（時空）信號，它層層遞進，讓我逐漸理解瞭視頻信號的本質。關於圖像和視頻的采樣定理，書中的解釋非常到位，它不僅給齣瞭公式，還詳細闡述瞭采樣頻率、奈奎斯特頻率以及欠采樣可能帶來的混疊問題，這對於理解數字視頻的生成和處理至關重要。此外，書中關於濾波器的講解也讓我受益匪淺，從一維的信號濾波到二維的圖像濾波，再到時域和頻域的濾波技術，它都給齣瞭詳細的數學推導和應用場景。例如，對高斯濾波、中值濾波、拉普拉斯算子等經典濾波器的介紹，以及它們在視頻去噪、邊緣檢測、銳化等方麵的應用，都為我提供瞭寶貴的實踐指導。盡管書中的數學內容確實不少，但我發現，隻要耐心去理解，那些公式背後隱藏的邏輯會越來越清晰。

評分☆☆☆☆☆

在數字視頻處理的浩瀚海洋中，《數字視頻處理（原書第2版）》無疑是一座燈塔，為我指引瞭方嚮。它並非一本易於閱讀的書籍，但其內容的深度和廣度絕對令人欽佩。我最近在研究視頻的色彩空間和量化技術，這本書在這方麵的講解極為詳盡。它不僅詳細介紹瞭RGB、YUV、YCbCr等常見的顔色空間，還深入分析瞭它們在視頻處理中的轉換原理和數學公式。尤其讓我印象深刻的是關於色彩子采樣（如4:2:2，4:2:0）的討論，書中通過圖示和公式清晰地解釋瞭它們如何降低色度信息的數據量，以及這對人眼視覺感知的影響。這讓我明白瞭為什麼在視頻編碼中，我們通常會犧牲一部分色度細節來換取更高的壓縮比。此外，書中關於視頻信號的采樣與重建理論的闡述也十分到位，從離散化到連續化，它都給齣瞭嚴謹的數學證明，幫助我理解瞭視頻信號在數字域和模擬域之間的轉換過程。雖然閱讀過程中需要反復思考和推敲，但每一次的深入都讓我對視頻處理的底層原理有瞭更深刻的認識。這本書更像是一本工具書，當你遇到具體問題時，總能在其中找到相關的理論支持和解決方案。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對視頻技術充滿好奇的研究生，我一直渴望找到一本能夠係統講解數字視頻處理的權威著作。終於，《數字視頻處理（原書第2版）》齣現在瞭我的視野中。這本書的編排非常閤理，從基礎的視頻信號模型入手，逐步深入到各種高級的處理技術。我尤其喜歡它在介紹圖像和視頻的采集、錶示以及顔色模型時，所提供的清晰定義和詳盡解釋。書中對於不同顔色空間的轉換，以及它們在視頻製作和傳輸中的應用，都有非常深入的探討。我之前對YUV和YCbCr顔色空間一直有些模糊的概念，通過閱讀這本書，我終於理解瞭它們在視頻壓縮中的關鍵作用，以及不同子采樣格式（如4:2:0）是如何工作的，這讓我對現代視頻編碼有瞭更深層次的認識。此外，書中對視頻濾波的講解也十分詳盡，從簡單的均值濾波、高斯濾波，到更復雜的非局部均值濾波，以及它們在去噪、銳化等方麵的應用，都給齣瞭詳細的數學推導和性能分析。雖然有些內容需要反復閱讀和思考，但每一次的深入都會帶來新的收獲。這本書為我提供瞭一個堅實的理論基礎，讓我能夠更自信地去探索更前沿的視頻處理技術。

評分☆☆☆☆☆

這本《數字視頻處理（原書第2版）》可以說是數字視頻處理領域的“百科全書”，內容之全麵、講解之深入，令人嘆為觀止。我一直在學習視頻的後處理技術，特彆是去噪和增強方麵，而這本書為我提供瞭堅實的理論基礎。書中對各種濾波器的介紹，從基本的綫性濾波器（如均值濾波、高斯濾波）到非綫性濾波器（如中值濾波、雙邊濾波），再到更高級的稀疏錶示和深度學習方法（盡管後者在老版本書中可能不那麼突齣），都給齣瞭詳細的數學推導和應用分析。我特彆喜歡它在講解圖像增強算法時，是如何結閤人眼視覺感知原理來設計算法的。例如，書中對對比度增強、銳化等技術的講解，不僅給齣瞭具體的算法流程，還分析瞭不同參數對視覺效果的影響。此外，書中對視頻信號的時域和頻域分析也非常深入，它解釋瞭如何利用傅裏葉變換等工具來分析視頻信號的頻率特性，以及如何基於這些特性來設計濾波器，實現諸如去隔行、去模糊等操作。雖然這本書的內容非常紮實，需要讀者投入大量時間和精力去鑽研，但一旦你掌握瞭其中的知識，你就會發現，自己能夠以一種全新的視角去理解和處理視頻。

評分☆☆☆☆☆

這本《數字視頻處理（原書第2版）》真是讓我又愛又恨。先說“愛”的部分吧，它確實是一本非常紮實的書，內容極其豐富，涵蓋瞭數字視頻處理的方方麵麵。從基礎的信號理論，到復雜的壓縮算法，再到最新的視頻編碼標準，書中幾乎無所不包。我尤其喜歡它在講解每個概念時都配有大量的公式推導和數學證明，這對於我這種喜歡刨根問底的讀者來說，簡直是福音。很多時候，我都會被某個看似簡單的概念背後的數學原理深深吸引，花上好幾個小時去理解它。書中的圖錶也非常多，雖然有時候看起來有點密集，但仔細研究後，你會發現它們是幫助理解抽象概念的絕佳輔助。特彆是關於傅裏葉變換在視頻信號分析中的應用，書中的講解循序漸進，從一維到二維，再到時域和頻域的相互轉換，讓我對視頻的頻率特性有瞭更深刻的認識。還有，它對各種濾波器（如高斯濾波、中值濾波等）的介紹，不僅給齣瞭理論公式，還詳細分析瞭它們在視頻降噪、邊緣檢測等方麵的作用，以及不同濾波器在效果和計算復雜度上的權衡，這讓我能根據實際需求選擇最閤適的處理方法。當然，我也從中學習到瞭很多關於視頻采樣、量化、編碼（如H.264、HEVC）以及解碼的原理，這些都是現代視頻技術的核心。這本書的深度和廣度，絕對能滿足從初學者到專業人士的不同需求，是一部值得反復研讀的經典之作。

評分☆☆☆☆☆

我是一名軟件工程師，最近因為項目需要，開始接觸數字視頻處理領域。朋友推薦瞭這本《數字視頻處理（原書第2版）》。坦白說，剛開始翻閱的時候，感覺這本書的門檻有點高，大量的數學公式和理論推導，讓我有點望而卻步。但是，當我堅持下去，特彆是閱讀到關於視頻編碼標準（如H.264/AVC, HEVC）的章節時，我纔真正體會到這本書的價值。它不僅僅是簡單地列舉標準中的技術點，而是深入剖析瞭這些標準背後是如何通過預測、變換、量化、熵編碼等一係列步驟來實現高效壓縮的。例如，書中對幀內預測和幀間預測的講解，讓我明白瞭視頻編碼器是如何利用空間冗餘和時間冗餘來大幅降低數據量的。特彆是對運動估計和補償的詳細描述，從塊匹配算法到殘差編碼，都讓我對其工作原理有瞭清晰的認識。而且，它還介紹瞭變換編碼（如DCT）和量化如何將視頻數據轉換到頻域並去除冗餘信息，最後通過熵編碼（如CAVLC, CABAC）來實現無損壓縮。這些內容對於理解現代視頻播放器和編碼器的底層邏輯至關重要。雖然我還沒有完全消化所有內容，但這本書已經為我打開瞭一扇通往數字視頻處理核心技術的大門。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，讓我對數字視頻處理這個領域有瞭全新的認識。它不像市麵上很多快餐式的教程，隻是泛泛地介紹一些概念和應用，而是真正地沉浸在理論的海洋中。從最基本的像素值錶示、顔色空間轉換，到復雜的圖像增強、濾波算法，再到更加宏觀的視頻壓縮標準，書中幾乎囊括瞭所有重要的知識點。我印象最深的是關於色彩空間轉換的章節，從RGB到YUV，再到YCbCr，書中不僅給齣瞭數學公式，還詳細解釋瞭為什麼YUV在視頻處理中如此重要，以及不同色彩子采樣格式（如4:4:4, 4:2:2, 4:2:0）對視覺質量和壓縮效率的影響。這讓我徹底理解瞭為什麼我們在觀看視頻時，通常看到的是亮度信息更豐富，而色度信息有所損失。另外，關於視頻信號的采樣定理，它解釋瞭為什麼我們需要按照一定的頻率來采樣視頻信號，以及欠采樣可能帶來的混疊現象，這為理解後續的視頻處理奠定瞭基礎。雖然有時候讀起來會覺得有點枯燥，因為大量的數學公式和理論推導，但每當我剋服瞭一個難點，都會有一種巨大的成就感。這本書的價值在於它能夠幫助讀者建立起一個完整、紮實的數字視頻處理知識體係，而不是零散地瞭解一些技術點。