高端圖像與視頻新技術叢書：視頻編碼與傳輸新技術 下載 mobi epub pdf 電子書 2024

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內容簡介

　　《高端圖像與視頻新技術叢書：視頻編碼與傳輸新技術》主要介紹近年來在數字視頻編碼和傳輸領域齣現的若乾新技術，分析瞭它們的基本原理、主要技術、研究進展和應用前景。《高端圖像與視頻新技術叢書：視頻編碼與傳輸新技術》共10章，第1章簡要介紹視頻編碼與傳輸的基本理論和技術，第2～10章分彆介紹率失真優化和碼率控製、分布式視頻編碼、可分級與多描述視頻編碼、多視點視頻編碼、視頻信號的壓縮感知、解碼視頻的差錯掩蓋、無綫視頻傳輸的質量保證、監控視頻的智能分析和超分辨率圖像重建。
　　《高端圖像與視頻新技術叢書：視頻編碼與傳輸新技術》可作為從事信號處理、通信工程、計算機應用、廣播電視、計算機視覺及自動控製等領域的工程技術人員，以及大專院校相關專業的教師、高年級學生或研究生的參考用書。

作者簡介

1982年至今，在南京郵電大學從事科研與教學工作。“中國通信學會”高級會員；“中國通信學會IP應用與增值電信技術委員會”委員；“中國電子學會”高級會員；“中國電子學會廣播電視技術分會”理事；中國圖象圖形學會高級會員。《中國多媒體通信》雜誌編委；電子工業齣版社：“21世紀高等學校通信類規劃教材”編審委員會委員。

內頁插圖

目錄

第1章 視頻編碼與傳輸基礎
1.1 概述
1.1.1 視頻的數字化
1.1.2 數字視頻的壓縮編碼
1.1.3 壓縮視頻的傳輸
1.2 視頻編碼的基本方法
1.2.1 預測編碼方法
1.2.2 變換編碼方法
1.2.3 運動估計和運動補償
1.2.4 量化和熵編碼
1.2.5 H.2 61混閤編碼模式
1.3 數字視頻壓縮標準
1.3.1 H.2 6x標準
1.3.2 MPEG-x標準
1.3.3 AVS標準
1.3.4 VC-1標準
1.3.5 HEVC標準
1.4 數字視頻的網絡傳輸
1.4.1 通信網絡基礎
1.4.2 主要傳輸網絡
1.4.3 網絡接入技術
1.4.4 綫IP網絡的視頻傳輸
參考文獻

第2章 率失真優化和碼率控製
2.1 概述
2.1.1 視頻編碼的三項指標
2.1.2 率失真優化
2.1.3 碼率控製
2.2 率失真理論基礎
2.2.1 圖像的信源熵
2.2.2 率失真理論
2.2.3 主要率失真模型
2.3 率失真優化編碼
2.3.1 率失真優化方法
2.3.2 率失真優化的量化器
2.3.3 率失真優化的模式判決
2.3.4 率失真優化的運動估計
2.4 視頻編碼的碼率控製
2.4.1 碼率控製基礎
2.4.2 分層碼率控製方法
2.4.3 H.2 64的碼率控製
2.5 新近的碼率控製
2.5.1 半模糊的碼率控製器
2.5.2 基於HVS的碼率控製
2.5.3 平滑視頻質量的碼率控製
2.5.4 基於SSIM的碼率控製
2.6 編碼復雜度
2.6.1 計算復雜度和視頻質量
2.6.2 對可變復雜度算法的需求
2.6.3 可變復雜度算法
參考文獻

第3章 分布式視頻編碼
3.1 概述
3.1.1 相關信源的編碼
3.1.2 Slepian-Wolf損編碼
3.1.3 Wyner-Ziv有損編碼
3.2 分布式視頻編碼的主要方法
3.2.1 空域Wyner-Ziv方法
3.2.2 頻域Wyner-Ziv方法
3.2.3 DISCUS編碼方法
3.3 Wyner-Ziv編碼中的邊信息估計
3.3.1 Wyner-Ziv解碼框架
3.3.2 邊信息的估計
3.3.3 加權運動估計的邊信息預測
3.3.4 MAP運動估計的邊信息預測
3.4 分布式視頻編碼的性能
3.5 幾種特殊的分布式視頻編碼方法
3.5.1 H.2 64視頻的分布式編碼
3.5.2 可分級DVC
3.5.3 多視點DVC
參考文獻

第4章 可分級與多描述視頻編碼
4.1 概述
4.2 可分級視頻編碼
4.2.1 空域可分級編碼
4.2.2 質量可分級編碼
4.2.3 時域可分級編碼
4.2.4 細粒度可分級編碼
4.2.5 頻域可分級編碼
4.3 多描述視頻編碼
4.3.1 多描述編碼
4.3.2 多描述編碼的理論基礎
4.3.3 基於量化的多描述編碼
4.3.4 基於變換的多描述編碼
4.4 H.2 64可分級編碼
4.4.1 空域SVC技術
4.4.2 時域SVC技術
4.4.3 信噪比SVC技術
4.4.4 混閤SVC技術
參考文獻

第5章 多視點視頻編碼
5.1 概述
5.1.1 立體視覺
5.1.2 多視點視頻
5.1.3 多視點視頻的壓縮編碼
5.2 立體視頻的采集和顯示
5.2.1 立體成像的幾何模型
5.2.2 立體視頻的采集
5.2.3 立體視頻的顯示
5.3 多視點視頻編碼技術
5.3.1 MVC的係統框架
5.3.2 MVC的預測結構
5.3.3 宏塊級編碼技術
5.4 虛擬視點閤成技術
5.4.1 基於模型的繪製方法
5.4.2 基於圖像的繪製方法
5.5 多視點視頻編碼標準
5.5.1 MVC的技術要求和應用
5.5.2 預測結構和碼流結構
5.5.3 MVC的檔次與級彆
5.5.4 MVC的高層語法
5.6 二維視頻轉三維技術
5.6.1 深度圖
5.6.2 深度圖的獲取
5.6.3 深度圖的編碼
參考文獻

第6章 視頻信號的壓縮感知
6.1 概述
6.1.1 信號的稀疏錶示
6.1.2 信號的隨機測量
6.1.3 信號的優化重建
6.2 從測量值重建原信號
6.2.1 信號重建的基本概念
6.2.2 典型的重建算法
6.3 基於CS的視頻編碼
6.3.1 全感知和壓縮感知
6.3.2 CS視頻編碼係統
6.3.3 分塊CS視頻編碼
6.3.4 CS編碼中的關鍵技術
6.4 基於CS的分布式視頻編碼
6.4.1 DCVS的基本原理和係統結構
6.4.2 DCVS的性能特點和關鍵技術
6.5 基於CS的多描述視頻編碼
6.5.1 分塊壓縮感知
6.5.2 BCS-MDC編碼
6.5.3 測量值分組
6.5.4 BCS-MDC解碼
參考文獻

第7章 解碼視頻的差錯掩蓋
7.1 概述
7.1.1 視頻通信中的差錯控製
7.1.2 解碼端的差錯掩蓋
7.2 自適應插值的幀內差錯掩蓋
7.2.1 插值算法的約束條件
7.2.2 基於邊緣判決的多方嚮插值
7.2.3 基於塊內容的自適應掩蓋
7.3 采用模糊推理的幀間差錯掩蓋
7.3.1 掩蓋塊的匹配準則
7.3.2 使用模糊推理的掩蓋算法
7.3.3 隸屬度函數的自適應定義
7.4 基於運動信息的H.2 64幀間差錯掩蓋
7.4.1 H.2 64中的運動矢量恢復算法
7.4.2 基於均值漂移的運動矢量恢復
7.4.3 基於核迴歸的運動矢量恢復
參考文獻

第8章 綫視頻傳輸的質量保證
8.1 概述
8.1.1 麵嚮網絡的視頻壓縮
8.1.2 視頻傳輸的QoS要求
8.1.3 圖像質量評價
8.2 基本的QoS保證
8.2.1 以網絡為主的QoS保證
8.2.2 以終端為主的QoS保證
8.3 采用跨層設計的QoS保證
8.3.1 跨層設計的必要性
8.3.2 WMN中跨層設計的要求
8.3.3 跨層設計方法及優化
8.4 綫Mesh網絡簡介
8.4.1 綫Mesh網絡的類型
8.4.2 綫Mesh網絡的特點
8.4.3 綫Mesh網絡的標準
8.4.4 綫Mesh網絡的QoS
8.5 WMN中的QoS模型
8.5.1 QoS保證的框架模型
8.5.2 WMN多跳鏈路的乾擾模型
8.5.3 丟包模型
參考文獻

第9章 監控視頻的智能分析
9.1 概述
9.1.1 視頻監控
9.1.2 智能視頻分析
9.1.3 視頻分析的關鍵技術
9.1.4 主要應用領域
9.2 運動目標檢測技術
9.2.1 背景減除方法
9.2.2 幀間差方法
9.2.3 混閤高斯模型（GMM）方法
9.2.4 光流場方法
9.3 運動目標跟蹤技術
9.3.1 卡爾曼濾波方法
9.3.2 均值漂移方法
9.4 目標行為分析技術
9.4.1 行為特徵的選擇與錶示
9.4.2 人體行為識彆
9.4.3 人體行為描述
9.4.4 行為分析的應用
9.5 多攝像機協同技術
9.5.1 應用需求和技術難點
9.5.2 目標特徵的提取
9.5.3 目標軌跡的提取和交接
參考文獻

第10章 超分辨率圖像重建
10.1 概述
10.1.1 圖像的空間分辨率
10.1.2 超分辨率重建基礎
10.1.3 圖像的降質模型
10.1.4 超分辨率重建的應用
10.1.5 反問題的正則化求解
10.1.6 超分辨率重建的主要方法
10.2 基於插值的超分辨率方法
10.2.1 最近鄰插值
10.2.2 雙綫性插值
10.2.3 雙立方插值
10.2.4 核迴歸插值
10.3 基於重建的超分辨率方法
10.3.1 凸集投影（POCS）方法
10.3.2 最大後驗概率（MAP）方法
10.3.3 迭代反嚮投影（IBP）方法
10.4 基於學習的超分辨率方法
10.4.1 鄰域嵌入的方法
10.4.2 非局部濾波的方法
10.4.3 基於樣例的方法
10.4.4 基於稀疏錶示的方法
10.5 視頻序列的超分辨率
10.5.1 視頻圖像的降質模型
10.5.2 視頻序列的超分辨率重建
10.5.3 運動信息的獲得
10.5.4 窄量化集約束的投影超分辨率重建
參考文獻

前言/序言

高端圖像與視頻新技術叢書：視頻編碼與傳輸新技術 下載 mobi epub pdf txt 電子書 格式

評分☆☆☆☆☆

質量好，內容多，價格給力，下次還會買的！

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單位買的還好

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你明兒端午節這麼多哈哈

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希望物流再快點！

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送貨快。書的內容涉獵很多，視頻領域的研究基本都涉獵瞭，點到為止。

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主題還不錯，可惜寫的有點學術派，如果能結閤代碼啥的，就更好瞭

評分☆☆☆☆☆

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