图像信息管理系统技术规范实施指南 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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北京市质量技术监督局，北京市信息化工作办 著

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• 图像信息管理系统
• 技术规范
• 实施指南
• 数字化管理
• 图像处理
• 数据管理
• 信息技术
• 行业标准
• 系统开发
• 档案管理

店铺： 博学精华图书专营店

出版社： 中国标准出版社

ISBN：9787506643511

商品编码：29710393661

包装：平装

出版时间：2006-12-01

基本信息

书名:图像信息管理系统技术规范实施指南

定价：65.00元

售价：44.2元,便宜20.8元,折扣68

作者:北京市质量技术监督局,北京市信息化工作办

出版社：中国标准出版社

出版日期：2006-12-01

ISBN：9787506643511

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版次：1

装帧：平装

开本：

商品重量：0.454kg

编辑推荐

内容提要

按照急用先编的原则，完成了在《图像信息管理系统技术规范》总标题下的以下七个部分的编制工作。
——部分：总体平台结构 总体描述了北京市图像信息管理系统的总体平台架构和功能。
——第2部分：视频格式与编码 规定了在北京市图像信息管理系统中可采用的视频格式和编码。
——第3部分：通信控制协议 定义了北京市图像信息管理系统中的平台间图像调用和控制的各类协议。
——第4部分：传输网络 对图像信息传输所需采用的有线通信网络和无线通信网络技术要求做了规定。
——第5部分：图像质量要求与评价方法 对不同格式的图像质量的评价方法做了规定。
——第6部分：图像存储与回放要求 对图像的存储周期格式要求和图像的回放要求做了规定。
——第7部分：工程要求与验收 对图像信息系统建设的各环节对工程的质量要求和验收的标准做了规定。
《规范》面向市、区县、街乡镇等三级图像信息管理系统平台建设，对平台间的图像信息的交换与共享，提出了统一的基础性技术要求。在《规范》的编制过程中，编制组认真贯彻了安全防范工程技术及城市报警与监控系统相关的国家、行业标准，合理采用国际标准，在现有工程建设基础上，通过系统深入的分析与研究，在系统总体平台架构、视频格式与编码、图像信息访问（权限控制）、数字图像信息质量要求、无线传输技术以及系统工程验收等方面提出了许多创新性的内容。该系列标准将为各级图像信息管理平台的规划、建设和验收提供重要的技术依据。

目录

作者介绍

文摘

序言

《图像信息管理系统技术规范实施指南》 内容概要 本书旨在为各类组织机构提供一套全面、系统且易于理解的图像信息管理系统（Image Information Management System, IIMS）技术规范实施指南。本书并非简单罗列技术条文，而是深入剖析图像信息管理在现代社会中的重要性，并在此基础上，详细阐述如何将现有或新建的IIMS与行业通用及特定规范有效对接，从而确保信息资产的安全、高效流转与长久可用。 全书以实践为导向，理论与操作相结合，覆盖了从系统规划、设计、开发、部署、运维到安全审计的完整生命周期。内容涵盖但不限于以下几个核心模块： 第一部分：图像信息管理基础与挑战 图像信息的重要性与应用场景： 详细阐述图像信息在科研、医疗、教育、媒体、金融、安防、司法、工业制造、文化遗产保护等众多领域的关键作用。通过具体案例说明，图像信息不仅仅是简单的像素数据，更是承载着知识、证据、情感和历史的宝贵资产。 当前图像信息管理面临的挑战： 分析随着数据量的爆炸式增长，图像信息在存储、检索、访问、共享、安全、合规性等方面遇到的瓶颈。重点探讨了图像格式多样性、分辨率差异、元数据缺失或不规范、访问权限控制复杂、数据泄露风险、长时归档与检索效率低下等普遍性问题。 技术规范的必要性与价值： 论证建立和遵循一套完善的技术规范对于构建稳定、可靠、高效、安全的IIMS至关重要。规范的引入能够统一标准，降低集成难度，提高互操作性，保障数据质量，满足合规性要求，并为未来的系统升级和扩展奠定坚实基础。 第二部分：核心技术规范解读与应用 图像数据模型与元数据标准： 数据模型设计： 详细介绍如何根据图像的特性（如类型、分辨率、色彩空间、编码格式等）设计合理的数据模型，以优化存储和检索效率。探讨不同数据模型（如关系型、NoSQL、对象存储）在图像管理中的适用性。 元数据规范： 深入解析不同行业通用的元数据标准（如EXIF, IPTC, Dublin Core, IIIF等）及其在图像管理中的应用。指导读者如何定义和管理结构化、半结构化及非结构化元数据，包括图像本身的属性（拍摄时间、相机型号、地理位置等）以及业务相关的描述性信息（内容摘要、关键词、关联对象等）。重点强调元数据的一致性、准确性和可扩展性。 本体与词汇表： 介绍如何利用本体（Ontology）和受控词汇表（Controlled Vocabulary）来增强元数据的语义描述能力，提升图像检索的精确性和智能化水平。 图像存储与归档技术： 存储介质选择： 分析不同存储介质（如HDD, SSD, Cloud Storage, Tape Library）的优缺点，以及如何根据图像数据的访问频率、重要性、成本等因素进行最优配置。 分布式存储与对象存储： 详细阐述分布式文件系统（如HDFS）和对象存储（如Amazon S3, OpenStack Swift）在海量图像数据存储中的优势，包括高可用性、可扩展性和成本效益。 数据冗余与容灾备份： 介绍RAID技术、数据复制、快照、异地备份等策略，确保图像数据的持久性和可恢复性，防范硬件故障、自然灾害等风险。 长期归档策略： 探讨针对需要长期保存的图像信息，如科研数据、历史影像等，如何设计低成本、高密度的归档方案，并考虑数据迁移、格式兼容性等问题。 图像检索与访问技术： 文本检索： 结合图像元数据，实现基于关键词、标签、描述等的文本检索。介绍全文检索技术（如Elasticsearch, Solr）在图像元数据索引中的应用。 图像内容检索（ICR）： 深入介绍内容检索技术，包括基于特征提取（如SIFT, SURF, ORB）的相似图像检索、基于深度学习的图像识别与分类、以及基于目标检测的技术。阐述如何构建有效的图像特征数据库，实现“以图搜图”的功能。 混合检索策略： 强调结合元数据检索与内容检索的优势，提供更强大、更灵活的图像搜索能力。 API与接口设计： 介绍标准的RESTful API设计原则，以及如何为IIMS设计统一的API接口，方便与其他系统集成，实现数据的互联互通。 图像安全与访问控制： 身份认证与授权： 讲解基于角色的访问控制（RBAC）、基于属性的访问控制（ABAC）等模型，以及如何对用户进行精细化的权限管理，确保只有授权用户才能访问特定图像信息。 数据加密： 介绍静态数据加密（如存储加密）和传输数据加密（如TLS/SSL）的重要性，防止数据在存储或传输过程中被窃取。 审计与追踪： 详细说明如何记录所有对图像信息的访问、修改、删除等操作日志，以便进行安全审计、责任追溯和违规行为分析。 水印与数字签名： 探讨水印技术在保护图像版权和溯源方面的应用，以及数字签名技术在验证图像真实性和完整性方面的作用。 图像格式与转换： 常见图像格式解析： 分析JPEG, PNG, TIFF, GIF, BMP, RAW等常见图像格式的特性、优缺点及其适用场景。 格式标准化与转换： 介绍如何根据应用需求对图像进行格式转换，例如将RAW格式转换为JPEG用于快速预览，或将TIFF转换为PNG以支持透明背景。讨论图像格式转换中的质量损失问题，并提供相应的处理策略。 图像压缩技术： 讲解无损压缩（如PNG, GIF）与有损压缩（如JPEG）的区别，以及如何选择合适的压缩算法以平衡文件大小和图像质量。 图像质量评估与处理： 图像质量评价指标： 介绍客观评价指标（如PSNR, SSIM）和主观评价指标，以及如何用于评估图像在采集、处理、存储过程中的质量损失。 图像预处理技术： 讨论降噪、去模糊、色彩校正、对比度增强等图像预处理技术在提升图像可用性方面的作用。 图像后处理与增强： 介绍图像后期处理技术，如裁剪、缩放、锐化等，以及如何根据具体需求对图像进行优化。 第三部分：实施策略与最佳实践 系统规划与需求分析： 明确业务目标： 指导读者如何从业务需求出发，明确IIMS需要解决的核心问题，以及其在组织内的战略定位。 用户群体分析： 识别不同用户群体（如摄影师、编辑、研究人员、管理人员）的访问需求和权限要求。 数据生命周期管理： 规划图像从采集、存储、使用、共享到归档、销毁的整个生命周期管理策略。 系统选型与架构设计： 技术选型原则： 提供选择合适的IIMS软件、硬件及云服务提供商的参考标准，包括功能性、性能、可扩展性、安全性、成本效益、厂商支持等。 系统架构模式： 介绍单体架构、微服务架构等常见IIMS架构模式，以及它们在不同规模和复杂度的项目中的适用性。 集成方案设计： 强调IIMS与其他业务系统（如ERP, CRM, OA）的无缝集成，实现数据共享和流程协同。 项目实施与部署： 敏捷开发与迭代： 建议采用敏捷开发方法，分阶段、迭代地构建和部署IIMS，快速响应用户反馈。 数据迁移策略： 详细讲解如何规划和执行现有图像数据的迁移，包括数据清洗、格式转换、验证等关键步骤，最大程度地减少对业务的影响。 用户培训与支持： 强调用户培训的重要性，确保所有用户能够熟练掌握IIMS的使用方法，并建立有效的用户支持体系。 运维管理与持续优化： 性能监控与调优： 介绍如何建立全面的性能监控体系，及时发现和解决系统瓶颈，保障系统的高效运行。 安全策略的持续更新： 强调安全威胁的不断演变，需要定期审查和更新安全策略，应对新的风险。 技术更新与升级： 跟踪图像管理领域的新技术发展，适时对IIMS进行升级和改造，保持系统的先进性和竞争力。 合规性管理： 针对不同行业的法律法规和数据保护要求（如GDPR, HIPAA等），指导读者如何确保IIMS符合相关的合规性规定。 第四部分：行业应用案例分析 本部分将选取多个代表性行业的图像信息管理实践案例，深入剖析其在特定规范指导下的IIMS建设与应用过程。案例涵盖但不限于： 医疗影像管理： 重点关注DICOM标准、PACS系统、患者隐私保护、图像长期存储与检索。 媒体资产管理（MAM）： 聚焦视频、音频、图片等媒体素材的管理，元数据标准化、内容检索、版权保护、分发流程。 科研数据管理： 探讨科研图像数据的采集、存储、共享、版本控制、以及与实验数据的关联。 智慧城市与安防监控： 分析海量监控视频数据的存储、检索、事件分析、与城市管理系统的集成。 数字档案馆与文化遗产保护： 讲解高精度影像采集、数字化存档、元数据丰富、在线访问与展示。 本书力求以清晰的逻辑、翔实的论据和贴合实际的指导，帮助读者理解并成功实施图像信息管理系统技术规范，从而构建一个安全、高效、智能且可信赖的图像信息管理体系，充分发挥图像信息的价值，为组织发展注入新的动力。

评分☆☆☆☆☆

我入手这本书的初衷是想解决我们博物馆数字化转型中的一个核心难题：如何构建一个既能保证原始图像保真度，又能提供多维度快速检索的统一平台。我尤其关注如何在遵循国际档案标准（如METS/ALTO）的同时，集成用户友好的前端界面。然而，这本书在“标准制定”这一块的论述，与其说是“实施指南”，不如说是“标准制定者手册”。它花了大量篇幅讨论建立标准委员会的流程、如何平衡不同利益相关方的需求，以及制定时间表的艺术。这固然是系统建设的必要环节，但对于正在操作具体任务的我们而言，效率太低了。我需要的是一个清晰的、分步骤的检查清单：当你接收到一批TIFF文件时，应该先运行哪个脚本进行格式验证？在将元数据导入PostgreSQL之前，如何设计索引以优化范围查询？书中对这些落地细节的描述轻描淡写，仿佛这些都是不言自明的基础工作。例如，在谈到云存储策略时，它只是建议采用“冷热数据分离”，但没有提供任何关于如何根据访问频率动态迁移数据的自动化脚本示例，或者在AWS S3/Azure Blob Storage中配置生命周期策略的具体步骤。这种理论与实践之间的巨大鸿沟，使得我必须将书本放在一边，转而求助于各种在线论坛和开源项目的文档来解决实际问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常学术化，充满了冗余的修饰语和复杂的长句，读起来有一种强烈的疏离感。作者似乎更注重展现其知识体系的完备性，而非沟通的有效性。举个例子，当讨论到数据安全和加密时，它不会直接说“使用AES-256加密”，而是会写成“应当遵循行业内公认的最先进加密标准，以保障信息资产在传输和静止状态下的机密性与完整性，这涉及到对密钥管理策略的严谨考量和定期审计机制的建立”。这种表达方式，虽然在学术论文中或许能提升严谨性，但在指导一线操作时，无疑增加了理解的难度和时间成本。我花了好大力气才从这些修饰中剥离出核心信息——“是的，需要加密，但具体用什么算法呢？”此外，书中引用的参考文献大多是十年前的学术论文，对于一个快速迭代的计算机领域来说，这多少会让人对内容的实时性和前瞻性产生怀疑。例如，对于实时流媒体图像的压缩编码，书中还停留在H.264的讨论层面，对最新的AV1或VVC的优势分析几乎没有提及，这让我对它在“图像信息管理”这个动态领域的指导价值产生了保留意见。

评分☆☆☆☆☆

我特别想找到关于“遗留系统数据迁移”的最佳实践，因为我们正面临着将数十TB的旧有图像数据库迁移到一个新的、基于微服务架构的平台上的挑战。我期待这本书能提供一份详尽的迁移工具选型指南，或者至少是针对数据库异构迁移时可能出现的字符集冲突、BLOB数据损坏等常见问题的解决方案。然而，这本书对迁移问题的处理极其表面化，它将“数据迁移”归类为“项目实施阶段的一个子任务”，然后用一小节篇幅总结说需要“制定详细的回滚计划”和“进行充分的冒烟测试”。这种概括性的指导，对于一个涉及数百万条记录和TB级文件的复杂工程而言，简直是杯水车薪。我需要知道如何使用Rsync进行增量同步、如何设计一个验证脚本来确保源数据和目标数据的一致性校验码（Checksum）完全匹配、以及在切换DNS指向之前需要进行的业务部门最终验收流程的具体细节。这本书似乎完全忽略了系统停机时间对业务连续性的影响，以及如何在不停机的情况下实现数据的平滑过渡。最终，这本书更像是一份理论框架的蓝图，而不是一份可以带着进机房、指导我们解决实际工程难题的战术手册。

评分☆☆☆☆☆

这本书拿到手的时候，我就感觉它在众多技术手册中显得格外厚重，不仅仅是物理上的重量，更是内容上的那种压迫感。我本来期望能找到一些关于图像采集、存储优化和检索效率提升的实际操作案例，毕竟书名里“技术规范实施指南”这几个字太吸引人了。结果翻开目录，映入眼帘的却是大段大段关于数据治理的宏观论述，以及如何建立一个跨部门协作平台的理论模型。我承认，这些内容对于一个大型企业的信息化战略规划或许至关重要，但对于我这种急需解决当前系统图片加载缓慢、分类混乱的底层技术人员来说，感觉就像是听了一场关于宇宙大爆炸的讲座，虽然宏伟，但与我眼前这颗即将熄灭的灯泡关系不大。特别是关于“知识产权保护下的元数据标准化流程设计”那一章，洋洋洒洒写了近五十页，分析了国际国内各种法律条文对数字资产的影响，却没能给出一个简单易懂的、如何在我们的内部系统中快速应用这些标准的实施步骤。我的实际需求是，如何高效地给上万张老照片打上准确的时间戳和地理标签，这本书给我的感觉是，它更像是一本为信息部门总监准备的PPT美化手册，而不是给一线工程师用的工具箱。书中的图表大多是流程图和组织架构图，真正展示代码片段或具体配置文件的页面少得可怜，这让我在尝试将书中的理论落地时，不得不花费大量时间去猜测作者所谓的“最佳实践”到底应该如何用SQL语句或API调用来实现。总而言之，它更偏向于“为什么要做”，而非“怎么做”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和设计风格，坦白说，有点跟不上时代了。我一直以为，涉及“图像信息管理”这种前沿领域的书籍，至少在视觉传达上会尽量做到简洁、直观，多用一些能说明复杂结构的示意图。然而，这本书的字体选择偏小，行间距也略显拥挤，大段的文字堆砌在一起，阅读起来非常吃力，尤其是在我长时间盯着屏幕后，眼睛很容易感到疲劳。更让我感到不解的是，它在探讨“视觉识别算法的准确性评估”这一重要章节时，几乎完全依赖于文字描述，缺乏对SOTA（State-of-the-Art）算法对比的深入分析。比如，对于深度学习在目标检测中的应用，书中只是笼统地提到了CNN架构的优越性，却没有给出任何关于ResNet、YOLOv5等主流模型在不同数据集上的性能对比数据，也没有讨论模型剪枝和量化以适应边缘计算环境的实际操作细节。我本以为会看到一些关于如何调试OpenCV或TensorFlow模型的实战经验，或者至少是针对特定图像噪声（如低光照、运动模糊）的处理策略。结果，这部分内容被处理得极其概念化，读完后我对于如何优化我们现有系统的推理速度，依然感到迷茫。它似乎假定读者已经掌握了所有底层算法的细节，而只是想了解一个“管理框架”，这对于需要技术细节支撑的读者来说，无疑是一种阅读上的障碍。