多媒體信息處理技術 9787040301687 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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李祥生 著

圖書標籤:

• 多媒體
• 信息處理
• 技術
• 數字媒體
• 圖像處理
• 視頻處理
• 音頻處理
• 計算機應用
• 通信技術
• 高等教育

店鋪： 一鴻盛世圖書專營店

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040301687

商品編碼：29773575614

包裝：平裝

齣版時間：2010-09-01

基本信息

書名：多媒體信息處理技術

定價：22.80元

作者：李祥生

齣版社：高等教育齣版社

齣版日期：2010-09-01

ISBN：9787040301687

字數：400000

頁碼：251

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.581kg

編輯推薦

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內容提要

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本書以教育部高等學校計算機基礎課程教學指導委員會編製的“多媒體技術及應用”課程教學要求為依據。本著“夯實基礎知識、強調能力培養、注重應用環節、勇於體係創新”的基本思路，結閤編者多年的實際教學經驗精心編寫而成。全書共分9章。章介紹多媒體技術基礎，第2章介紹多媒體信息處理設備，第3章介紹多媒體數據壓縮與編碼技術，第4章介紹數字音頻處理技術，第5章介紹數字視頻處理技術，第6章介紹圖像信息處理技術，第7章介紹圖形與動畫製作技術，第8章介紹網絡多媒體技術，第9章介紹多媒體創作技術。
與本書配套的《多媒體信息處理技術實踐教程》提供瞭“多媒體技術及應用”課程的實踐內容、習題及參考答案。
本書在內容組織、章節編排和處理實現上由淺人深、循序漸進。因此，本書適閤作為高等學校各個專業的“多媒體技術及應用”課程教材，也適閤廣大計算機愛好者自學和參考。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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《數字影像科學與工程》 內容梗概 《數字影像科學與工程》是一部係統性探討數字影像在采集、處理、存儲、傳輸、分析及應用等全流程中的科學原理、核心技術、關鍵算法和實際工程實踐的學術專著。本書旨在為讀者提供一個深入理解數字影像世界的基礎框架，並在此基礎上拓展到前沿的研究方嚮和工業應用。 第一部分：數字影像基礎理論 本部分將從最基礎的層麵入手，構建讀者對數字影像的認知體係。 1.1 視覺感知與數字成像模型： 深入分析人眼視覺係統的生理學特性，如分辨率、色彩感知、亮度適應、空間頻率響應等，並闡述這些特性如何啓發和影響數字成像係統的設計。在此基礎上，詳細介紹從連續的光學成像過程到離散的數字成像過程的數學模型，包括采樣定理（Nyquist-Shannon Sampling Theorem）在圖像獲取中的關鍵作用，以及量化誤差的産生和影響。探討不同成像傳感器（CCD, CMOS）的工作原理、技術參數（如像素尺寸、量子效率、噪聲特性）及其對最終圖像質量的影響。 1.2 數字影像的數學描述： 嚴謹地介紹數字影像作為二維離散函數的數學錶達方式，包括像素、像素值、分辨率（空間分辨率、色彩分辨率）的概念。詳細闡述數字影像的空間域、頻率域和變換域的錶示方法，例如傅裏葉變換（Fourier Transform）及其在圖像分析中的應用，如頻譜分析、周期性檢測等。介紹離散餘弦變換（DCT）、小波變換（Wavelet Transform）等其他重要的圖像變換技術，並初步探討它們在數據壓縮和特徵提取中的優勢。 1.3 圖像質量評價： 探討主觀和客觀圖像質量評價方法。主觀評價將介紹基於人眼感知的評價標準和實驗設計，如ITU-R BT.500等標準。客觀評價部分將係統梳理各種評價指標，包括全參考（Full-Reference）指標（如PSNR, SSIM）、部分參考（Reduced-Reference）指標和無參考（No-Reference）指標，深入分析其數學原理、計算方法、適用場景以及各自的優缺點。特彆強調圖像質量評價在係統優化和性能對比中的重要性。 第二部分：數字影像處理技術 本部分將聚焦於各種核心的數字影像處理算法，從基礎的增強到復雜的復原和分析。 2.1 圖像增強： 詳細講解在空間域和變換域實現圖像增強的技術。空間域方法包括點運算（亮度調整、對比度拉伸、直方圖均衡化及其改進算法）、鄰域運算（平滑濾波如高斯濾波、均值濾波，銳化濾波如Sobel算子、Laplacian算子）。變換域方法將重點介紹在傅裏葉域、小波域等進行濾波和增強的技術。討論各種增強技術的原理、參數選擇以及在實際應用中的權衡。 2.2 圖像復原： 深入分析導緻圖像退化的各種原因，如模糊（運動模糊、離焦模糊）、噪聲（高斯噪聲、椒鹽噪聲、周期噪聲）和幾何失真。詳細介紹圖像復原的數學模型，包括退化函數和噪聲模型。講解經典的圖像復原算法，如逆濾波、維納濾波（Wiener Filter）、約束最小二乘濾波（Constrained Least Squares Filtering）等，並分析其局限性。引入盲復原（Blind Deconvolution）的概念和相關方法，即在退化信息未知的情況下進行圖像復原。 2.3 圖像復原的最新進展： 探討基於機器學習和深度學習的圖像復原方法，例如使用捲積神經網絡（CNN）進行去噪、去模糊、超分辨率等。分析這些方法的原理、模型結構、訓練策略和在復雜退化場景下的優勢。 2.4 圖像分割： 探討將數字影像劃分為若乾互不重疊的區域（或稱為對象）的技術，以便於後續的分析和識彆。介紹基於閾值分割（全局閾值、局部閾值、Otsu法）、區域生長法、邊緣檢測（Canny算子、Sobel算子）、分水嶺算法等傳統方法。深入分析基於深度學習的語義分割（Semantic Segmentation）和實例分割（Instance Segmentation）技術，如U-Net、Mask R-CNN等模型，闡述其工作原理和在醫學影像、自動駕駛等領域的應用。 2.5 圖像特徵提取與描述： 介紹如何從圖像中提取有意義的特徵，以便於圖像識彆、匹配和檢索。詳細講解點特徵（SIFT, SURF, ORB）、綫特徵、區域特徵等提取方法。討論特徵描述符的設計原理和應用，例如局部二值模式（LBP）、方嚮梯度直方圖（HOG）等。分析這些特徵在圖像匹配、目標跟蹤、三維重建等任務中的作用。 第三部分：數字影像的存儲與傳輸 本部分關注數字影像數據的壓縮與編碼技術，以解決海量影像數據的存儲和高效傳輸問題。 3.1 數字影像數據壓縮原理： 深入剖析數據壓縮的兩個基本原理：冗餘消除和信息損失控製。詳細介紹無損壓縮（Lossless Compression）和有損壓縮（Lossy Compression）的概念與區彆。 3.2 無損圖像壓縮技術： 重點介紹行程長度編碼（RLE）、霍夫曼編碼（Huffman Coding）、算術編碼（Arithmetic Coding）等熵編碼技術。講解預測編碼（Predictive Coding）在無損壓縮中的應用，如差分脈衝編碼調製（DPCM）。分析LZW算法等字典編碼方法在圖像壓縮中的原理。 3.3 有損圖像壓縮技術： 詳細介紹離散餘弦變換（DCT）在JPEG圖像壓縮標準中的核心作用，包括變換、量化和熵編碼三個階段。分析量化矩陣的設計對壓縮率和圖像質量的影響。探討小波變換在JPEG 2000標準中的優勢，如多分辨率錶示、更好的壓縮效率和支持無損/有損混閤壓縮。 3.4 視頻壓縮技術概述： 簡要介紹視頻壓縮與圖像壓縮的共性與區彆，突齣視頻壓縮利用時域冗餘的特點。介紹運動估計與運動補償（Motion Estimation and Compensation）的原理，以及幀內預測（Intra-prediction）和幀間預測（Inter-prediction）的概念。簡述H.264/AVC、H.265/HEVC等主流視頻編碼標準的關鍵技術。 3.5 圖像與視頻編碼標準： 梳理和比較JPEG, JPEG 2000, GIF, PNG等圖像編碼標準，分析各自的特點、應用場景和技術優勢。簡要介紹MPEG係列和ITU-T VCEG在視頻編碼領域的發展脈絡。 第四部分：數字影像分析與應用 本部分將介紹如何從數字影像中提取有用的信息，並將其應用於各個領域。 4.1 圖像識彆與分類： 探討基於統計模式識彆的圖像分類方法，包括特徵提取、分類器設計（如支持嚮量機SVM, K近鄰KNN）。重點介紹深度學習在圖像識彆領域的突破性進展，如捲積神經網絡（CNN）的架構設計（AlexNet, VGG, ResNet, Inception等）、訓練策略和遷移學習的應用。 4.2 目標檢測與跟蹤： 講解目標檢測的經典算法（如Adaboost, HOG+SVM）和基於深度學習的目標檢測器（如R-CNN係列, YOLO, SSD）。深入分析目標跟蹤的常用方法，包括基於相關濾波、光流法以及深度學習的跟蹤算法。 4.3 三維視覺與重建： 介紹從二維圖像恢復三維場景信息的技術。講解相機模型、投影幾何、多視圖幾何（如對極幾何、本質矩陣、基礎矩陣）。詳細介紹立體視覺（Stereo Vision）中的視差計算和三維重建方法。探討基於單目視覺的尺度恢復問題，以及形變錶麵與剛性物體錶麵的重建技術。 4.4 計算機視覺在特定領域的應用： 詳細列舉計算機視覺在以下領域的應用案例，並深入分析其技術挑戰和解決方案： 醫學影像分析： 腫瘤檢測、病竈分割、醫學圖像配準、疾病診斷輔助。 自動駕駛： 目標檢測與識彆（行人、車輛、車道綫）、場景理解、路徑規劃。 安防監控： 人臉識彆、行為分析、異常事件檢測。 工業視覺： 産品缺陷檢測、尺寸測量、自動化裝配。 增強現實（AR）與虛擬現實（VR）： 場景理解、物體跟蹤、姿態估計。 第五部分：數字影像處理的工程實踐與未來趨勢 本部分將關注數字影像處理在實際工程中的部署，以及該領域的最新研究動態和發展方嚮。 5.1 數字影像處理係統的設計與實現： 探討一個完整的數字影像處理係統的構成模塊，包括硬件平颱（GPU, FPGA）、軟件框架（OpenCV, TensorFlow, PyTorch）、數據管理和算法優化。分析在嵌入式係統、實時處理係統中的設計考量。 5.2 數字影像處理的計算效率與優化： 介紹提升算法計算效率的各種方法，包括算法復雜度分析、並行計算（多綫程、GPU加速）、分布式計算。講解針對特定硬件架構的優化技術，如SIMD指令集、嚮量化處理。 5.3 數字影像的倫理、安全與隱私： 探討數字影像處理技術在倫理、安全和隱私方麵帶來的挑戰，如深度僞造（Deepfake）技術的濫用、數據泄露風險、偏見性算法問題。提齣相關的應對策略和技術解決方案，如水印技術、隱私保護計算。 5.4 前沿研究方嚮與未來展望： 展望數字影像處理領域未來的發展趨勢，包括： 生成式模型（Generative Models）： 如GANs、Diffusion Models在圖像生成、編輯和數據增強方麵的應用。 多模態影像融閤（Multimodal Image Fusion）： 結閤不同來源的影像數據（如RGB、深度、紅外）以獲取更豐富的信息。 自監督學習與弱監督學習（Self-supervised Learning & Weakly-supervised Learning）： 降低對大規模標注數據的依賴。 邊緣計算（Edge Computing）中的影像處理： 在設備端進行高效的影像分析，減少對雲端的依賴。 可解釋性AI（Explainable AI）在影像分析中的應用： 提升模型決策過程的可信度和透明度。 本書通過層層遞進的知識結構，從理論基礎到技術細節，再到實際應用與未來展望，為讀者提供瞭一套全麵、深入的數字影像科學與工程的知識體係。無論是初學者還是資深研究人員，都能從中獲得有益的啓發和指導。

評分☆☆☆☆☆

我一直對交互式多媒體應用的開發抱有濃厚的興趣，尤其是那些能夠提供沉浸式體驗的虛擬現實（VR）和增強現實（AR）應用。這本書的《多媒體信息處理技術》這個名字，讓我感覺它可能涵蓋瞭與這些技術相關的圖像和視頻處理、三維建模以及人機交互等內容。我非常希望能在這本書中找到關於如何采集、處理和渲染高分辨率、高幀率的3D影像的技術細節，以及如何實現精確的空間定位和姿態跟蹤。同時，我也對如何將虛擬信息與真實世界進行無縫融閤的技術感興趣，比如如何進行實時場景重建、物體識彆和虛擬模型渲染。如果書中還能涉及一些關於多模態交互，例如手勢識彆、眼球追蹤以及語音控製等技術，那將是非常寶貴的。我期待這本書能夠為我提供一套係統的理論知識和技術指導，幫助我更好地理解和開發下一代沉浸式多媒體應用。

評分☆☆☆☆☆

最近我對數字內容管理和內容分發網絡（CDN）技術産生瞭濃厚的興趣，因為這對於高效地存儲、檢索和傳播海量多媒體信息至關重要。這本書的《多媒體信息處理技術》這個名字，讓我覺得它可能包含瞭這方麵的重要知識。我希望書中能夠詳細介紹各種多媒體文件的存儲格式、索引方法以及元數據管理技術，並討論如何構建高效、可擴展的數字內容庫。同時，我也對內容分發網絡（CDN）的架構、工作原理以及如何優化多媒體內容的緩存和加速傳輸充滿好奇。如果書中還能涉及一些關於數據壓縮、去重以及容錯備份等技術，那將是非常有價值的，因為這有助於提高存儲效率和數據可靠性。我期待這本書能夠為我提供一套全麵的數字內容管理和分發策略，幫助我更好地理解和應對海量多媒體信息的挑戰。

評分☆☆☆☆☆

我對用戶生成內容（UGC）的流行趨勢以及如何對其進行有效的管理和分析感到非常著迷。這本書的《多媒體信息處理技術》這個名字，讓我感覺它可能觸及瞭處理海量、多樣化用戶生成多媒體信息的關鍵技術。我希望書中能夠詳細介紹如何對用戶上傳的圖像、視頻、音頻等內容進行自動審核、分類和標注，以及如何利用自然語言處理和計算機視覺技術來理解內容的含義和情感。同時，我也對如何從大量的UGC中提取有價值的信息，比如用戶偏好、行為模式以及熱點話題等，並將其應用於個性化推薦、輿情分析等方麵充滿興趣。如果書中還能涉及一些關於內容審核的挑戰，比如如何識彆和過濾不良信息，那將是非常重要的。我期待這本書能夠為我提供一套關於UGC處理和分析的完整框架，幫助我更好地理解和駕馭這個快速發展的領域。

評分☆☆☆☆☆

我對聲音和音樂有著近乎癡迷的熱愛，因此，任何與音頻處理相關的書籍都會引起我的強烈關注。這本書的名字《多媒體信息處理技術》，聽起來就好像是一本涵蓋瞭各種音視頻處理奧秘的百科全書。我迫切地想知道書中是否會深入探討數字音頻信號的采樣、量化、編碼等基本原理，以及如何通過各種算法來提升音質，比如均衡器、壓縮器、混響器等效果器的原理和應用。更重要的是，我非常希望這本書能介紹一些關於音樂信息檢索、音頻內容分析以及智能語音閤成等前沿技術。想象一下，如果能夠學會如何從大量的音頻數據中提取齣有用的音樂特徵，如何自動生成高質量的語音，甚至是如何利用AI來創作音樂，那將是多麼令人振奮的事情！我希望這本書能夠為我揭示音頻處理的深層奧秘，讓我能夠更深入地理解音樂的本質，甚至能夠參與到未來的音頻技術創新中去。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對網絡直播和視頻會議技術充滿熱情的研究者，我一直都在尋找能夠深入理解這些技術背後原理的書籍。這本書的《多媒體信息處理技術》這個書名，讓我感覺它可能觸及瞭實時音視頻編碼、傳輸以及流媒體處理的核心內容。我尤其關注書中是否會詳細介紹H.264、H.265等視頻編碼標準，以及AAC、Opus等音頻編碼標準的工作原理和優化技巧。同時，我也對實時傳輸協議（RTP）、流媒體傳輸協議（RTMP、HLS、DASH）等網絡傳輸協議的細節以及如何保證低延遲、高可靠性的音視頻流傳輸充滿好奇。如果書中還能涉及到一些關於網絡帶寬自適應、丟包重傳以及音視頻同步等關鍵技術的討論，那將是對我研究工作的巨大推動。我期待這本書能夠為我揭示網絡直播和視頻會議技術的奧秘，讓我能夠更深入地理解並可能參與到這些技術的創新和優化中去。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對圖形學有著濃厚興趣的學生，我一直都在尋找能夠深入理解計算機圖形渲染原理的書籍。這本書的書名《多媒體信息處理技術》雖然聽起來很廣泛，但其中涉及到的圖像處理和視覺信息編碼的部分，很可能與我的學習方嚮息息相關。我尤其關注書中是否會涉及3D模型重建、紋理映射、光照模型以及動畫技術等內容。想象一下，如果能在一本書裏找到關於實時渲染管綫、GPU並行計算以及延遲渲染等高級技術的講解，那將是一筆多麼寶貴的財富！我希望能從中學習到如何更高效地創建逼真、生動的虛擬場景，如何將復雜的數學公式轉化為令人驚嘆的視覺效果。此外，如果書中還能涉及到一些關於計算機視覺的應用，比如物體識彆、場景理解等，那也同樣令人興奮，因為這能幫助我將圖形學的理論知識與實際應用聯係起來，拓展我的技術視野。我期待這本書能夠為我打開一扇通往更深層次圖形世界的大門，讓我能夠在這個充滿挑戰和創新的領域裏不斷進步。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀倒是挺精美的，封麵設計簡約大氣，紙張的質感也很不錯，拿在手裏沉甸甸的，一看就是正規齣版社齣版的嚴謹之作。我最近正好在考慮將一些老舊的媒體資料進行數字化存檔，同時也想瞭解一下市麵上有沒有什麼新的技術可以幫助我提升影音文件的質量，讓那些塵封的記憶重新煥發光彩。所以，我特意去書店翻瞭翻，希望能找到一些實用的指導。這本書的目錄看起來很豐富，涵蓋瞭從基礎理論到應用技術的方方麵麵，這讓我對它寄予瞭厚望。尤其是其中關於圖像和音頻信號處理的部分，我希望能夠找到一些關於噪聲去除、分辨率提升以及色彩還原的先進算法的介紹，畢竟，現在很多老照片和錄音質量確實不盡如人意。同時，我對視頻編碼和流媒體技術也特彆感興趣，想瞭解一下最新的壓縮標準和傳輸協議，這對於我今後在網絡上分享多媒體內容會非常有幫助。總而言之，從外觀和目錄來看，這本書似乎是一個不錯的起點，希望能為我解決實際問題提供一些有力的理論支持和技術指導。

評分☆☆☆☆☆

最近我一直在研究如何將傳統的文本信息與多媒體內容進行更有效的融閤，以創造齣更具吸引力和信息量的內容。這本書的《多媒體信息處理技術》這個名字，讓我感覺它可能包含瞭這方麵的寶貴知識。我希望書中能夠詳細介紹文本與圖像、音頻、視頻等信息進行關聯、組織和呈現的技術，例如如何進行多模態信息的檢索和匹配，如何實現跨媒體的搜索和推薦。我還特彆想瞭解有關信息可視化的一些技術，比如如何將復雜的數據以直觀、易懂的多媒體形式展現齣來，這對於我今後在教學和研究中製作演示文稿、學術報告等將非常有幫助。如果書中還能涉及一些關於用戶交互設計和用戶體驗評估的內容，那更是錦上添花瞭，因為這有助於我設計齣更易於用戶理解和操作的多媒體應用。我期待這本書能夠為我提供一套係統性的理論框架和實用的技術指導，幫助我更好地實現多媒體信息的融閤與創新。

評分☆☆☆☆☆

在網絡安全日益重要的今天，保護多媒體信息的安全和隱私變得尤為關鍵。這本書的《多媒體信息處理技術》這個名字，讓我聯想到它可能包含瞭一些關於多媒體內容加密、水印、版權保護等方麵的技術。我希望書中能夠詳細介紹各種數字水印算法的原理和實現，包括隱形水印、魯棒水印以及盲水印技術，並討論如何抵抗各種攻擊，確保多媒體數據的完整性和安全性。同時，我也對多媒體內容的訪問控製和身份認證技術感興趣，希望瞭解如何有效地管理和保護用戶對敏感多媒體信息的訪問權限。如果書中還能涉及一些關於隱私保護的技術，比如差分隱私在多媒體數據分析中的應用，那將是非常有價值的。我期待這本書能夠為我提供一套全麵的多媒體信息安全解決方案，讓我能夠更好地應對日益嚴峻的網絡安全挑戰。

評分☆☆☆☆☆

隨著人工智能技術的飛速發展，我一直對如何將AI技術應用於多媒體信息處理領域感到好奇。這本書的書名《多媒體信息處理技術》恰好點齣瞭這個關鍵的交叉點。我希望能在這本書中找到關於機器學習、深度學習在圖像識彆、目標檢測、人臉識彆、場景理解等方麵的具體應用。同時，對於音頻處理，我也期待瞭解如何利用AI技術進行語音識彆、情感分析、音樂風格分類等。更進一步，如果書中還能涉及如何利用AI來自動生成多媒體內容，比如AI繪畫、AI作麯、AI視頻剪輯等，那將是一場革命性的發現。我希望這本書能夠為我打開一扇通往人工智能與多媒體技術融閤的新世界的大門，讓我能夠站在科技的前沿，探索AI在多媒體領域的無限可能，並為未來的技術發展貢獻自己的力量。