多媒体信息处理技术 9787040301687 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李祥生 著

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店铺： 一鸿盛世图书专营店

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040301687

商品编码：29773575614

包装：平装

出版时间：2010-09-01

基本信息

书名：多媒体信息处理技术

定价：22.80元

作者：李祥生

出版社：高等教育出版社

出版日期：2010-09-01

ISBN：9787040301687

字数：400000

页码：251

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.581kg

编辑推荐

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内容提要

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本书以教育部高等学校计算机基础课程教学指导委员会编制的“多媒体技术及应用”课程教学要求为依据。本着“夯实基础知识、强调能力培养、注重应用环节、勇于体系创新”的基本思路，结合编者多年的实际教学经验精心编写而成。全书共分9章。章介绍多媒体技术基础，第2章介绍多媒体信息处理设备，第3章介绍多媒体数据压缩与编码技术，第4章介绍数字音频处理技术，第5章介绍数字视频处理技术，第6章介绍图像信息处理技术，第7章介绍图形与动画制作技术，第8章介绍网络多媒体技术，第9章介绍多媒体创作技术。
与本书配套的《多媒体信息处理技术实践教程》提供了“多媒体技术及应用”课程的实践内容、习题及参考答案。
本书在内容组织、章节编排和处理实现上由浅人深、循序渐进。因此，本书适合作为高等学校各个专业的“多媒体技术及应用”课程教材，也适合广大计算机爱好者自学和参考。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《数字影像科学与工程》 内容梗概 《数字影像科学与工程》是一部系统性探讨数字影像在采集、处理、存储、传输、分析及应用等全流程中的科学原理、核心技术、关键算法和实际工程实践的学术专著。本书旨在为读者提供一个深入理解数字影像世界的基础框架，并在此基础上拓展到前沿的研究方向和工业应用。 第一部分：数字影像基础理论 本部分将从最基础的层面入手，构建读者对数字影像的认知体系。 1.1 视觉感知与数字成像模型： 深入分析人眼视觉系统的生理学特性，如分辨率、色彩感知、亮度适应、空间频率响应等，并阐述这些特性如何启发和影响数字成像系统的设计。在此基础上，详细介绍从连续的光学成像过程到离散的数字成像过程的数学模型，包括采样定理（Nyquist-Shannon Sampling Theorem）在图像获取中的关键作用，以及量化误差的产生和影响。探讨不同成像传感器（CCD, CMOS）的工作原理、技术参数（如像素尺寸、量子效率、噪声特性）及其对最终图像质量的影响。 1.2 数字影像的数学描述： 严谨地介绍数字影像作为二维离散函数的数学表达方式，包括像素、像素值、分辨率（空间分辨率、色彩分辨率）的概念。详细阐述数字影像的空间域、频率域和变换域的表示方法，例如傅里叶变换（Fourier Transform）及其在图像分析中的应用，如频谱分析、周期性检测等。介绍离散余弦变换（DCT）、小波变换（Wavelet Transform）等其他重要的图像变换技术，并初步探讨它们在数据压缩和特征提取中的优势。 1.3 图像质量评价： 探讨主观和客观图像质量评价方法。主观评价将介绍基于人眼感知的评价标准和实验设计，如ITU-R BT.500等标准。客观评价部分将系统梳理各种评价指标，包括全参考（Full-Reference）指标（如PSNR, SSIM）、部分参考（Reduced-Reference）指标和无参考（No-Reference）指标，深入分析其数学原理、计算方法、适用场景以及各自的优缺点。特别强调图像质量评价在系统优化和性能对比中的重要性。 第二部分：数字影像处理技术 本部分将聚焦于各种核心的数字影像处理算法，从基础的增强到复杂的复原和分析。 2.1 图像增强： 详细讲解在空间域和变换域实现图像增强的技术。空间域方法包括点运算（亮度调整、对比度拉伸、直方图均衡化及其改进算法）、邻域运算（平滑滤波如高斯滤波、均值滤波，锐化滤波如Sobel算子、Laplacian算子）。变换域方法将重点介绍在傅里叶域、小波域等进行滤波和增强的技术。讨论各种增强技术的原理、参数选择以及在实际应用中的权衡。 2.2 图像复原： 深入分析导致图像退化的各种原因，如模糊（运动模糊、离焦模糊）、噪声（高斯噪声、椒盐噪声、周期噪声）和几何失真。详细介绍图像复原的数学模型，包括退化函数和噪声模型。讲解经典的图像复原算法，如逆滤波、维纳滤波（Wiener Filter）、约束最小二乘滤波（Constrained Least Squares Filtering）等，并分析其局限性。引入盲复原（Blind Deconvolution）的概念和相关方法，即在退化信息未知的情况下进行图像复原。 2.3 图像复原的最新进展： 探讨基于机器学习和深度学习的图像复原方法，例如使用卷积神经网络（CNN）进行去噪、去模糊、超分辨率等。分析这些方法的原理、模型结构、训练策略和在复杂退化场景下的优势。 2.4 图像分割： 探讨将数字影像划分为若干互不重叠的区域（或称为对象）的技术，以便于后续的分析和识别。介绍基于阈值分割（全局阈值、局部阈值、Otsu法）、区域生长法、边缘检测（Canny算子、Sobel算子）、分水岭算法等传统方法。深入分析基于深度学习的语义分割（Semantic Segmentation）和实例分割（Instance Segmentation）技术，如U-Net、Mask R-CNN等模型，阐述其工作原理和在医学影像、自动驾驶等领域的应用。 2.5 图像特征提取与描述： 介绍如何从图像中提取有意义的特征，以便于图像识别、匹配和检索。详细讲解点特征（SIFT, SURF, ORB）、线特征、区域特征等提取方法。讨论特征描述符的设计原理和应用，例如局部二值模式（LBP）、方向梯度直方图（HOG）等。分析这些特征在图像匹配、目标跟踪、三维重建等任务中的作用。 第三部分：数字影像的存储与传输 本部分关注数字影像数据的压缩与编码技术，以解决海量影像数据的存储和高效传输问题。 3.1 数字影像数据压缩原理： 深入剖析数据压缩的两个基本原理：冗余消除和信息损失控制。详细介绍无损压缩（Lossless Compression）和有损压缩（Lossy Compression）的概念与区别。 3.2 无损图像压缩技术： 重点介绍行程长度编码（RLE）、霍夫曼编码（Huffman Coding）、算术编码（Arithmetic Coding）等熵编码技术。讲解预测编码（Predictive Coding）在无损压缩中的应用，如差分脉冲编码调制（DPCM）。分析LZW算法等字典编码方法在图像压缩中的原理。 3.3 有损图像压缩技术： 详细介绍离散余弦变换（DCT）在JPEG图像压缩标准中的核心作用，包括变换、量化和熵编码三个阶段。分析量化矩阵的设计对压缩率和图像质量的影响。探讨小波变换在JPEG 2000标准中的优势，如多分辨率表示、更好的压缩效率和支持无损/有损混合压缩。 3.4 视频压缩技术概述： 简要介绍视频压缩与图像压缩的共性与区别，突出视频压缩利用时域冗余的特点。介绍运动估计与运动补偿（Motion Estimation and Compensation）的原理，以及帧内预测（Intra-prediction）和帧间预测（Inter-prediction）的概念。简述H.264/AVC、H.265/HEVC等主流视频编码标准的关键技术。 3.5 图像与视频编码标准： 梳理和比较JPEG, JPEG 2000, GIF, PNG等图像编码标准，分析各自的特点、应用场景和技术优势。简要介绍MPEG系列和ITU-T VCEG在视频编码领域的发展脉络。 第四部分：数字影像分析与应用 本部分将介绍如何从数字影像中提取有用的信息，并将其应用于各个领域。 4.1 图像识别与分类： 探讨基于统计模式识别的图像分类方法，包括特征提取、分类器设计（如支持向量机SVM, K近邻KNN）。重点介绍深度学习在图像识别领域的突破性进展，如卷积神经网络（CNN）的架构设计（AlexNet, VGG, ResNet, Inception等）、训练策略和迁移学习的应用。 4.2 目标检测与跟踪： 讲解目标检测的经典算法（如Adaboost, HOG+SVM）和基于深度学习的目标检测器（如R-CNN系列, YOLO, SSD）。深入分析目标跟踪的常用方法，包括基于相关滤波、光流法以及深度学习的跟踪算法。 4.3 三维视觉与重建： 介绍从二维图像恢复三维场景信息的技术。讲解相机模型、投影几何、多视图几何（如对极几何、本质矩阵、基础矩阵）。详细介绍立体视觉（Stereo Vision）中的视差计算和三维重建方法。探讨基于单目视觉的尺度恢复问题，以及形变表面与刚性物体表面的重建技术。 4.4 计算机视觉在特定领域的应用： 详细列举计算机视觉在以下领域的应用案例，并深入分析其技术挑战和解决方案： 医学影像分析： 肿瘤检测、病灶分割、医学图像配准、疾病诊断辅助。 自动驾驶： 目标检测与识别（行人、车辆、车道线）、场景理解、路径规划。 安防监控： 人脸识别、行为分析、异常事件检测。 工业视觉： 产品缺陷检测、尺寸测量、自动化装配。 增强现实（AR）与虚拟现实（VR）： 场景理解、物体跟踪、姿态估计。 第五部分：数字影像处理的工程实践与未来趋势 本部分将关注数字影像处理在实际工程中的部署，以及该领域的最新研究动态和发展方向。 5.1 数字影像处理系统的设计与实现： 探讨一个完整的数字影像处理系统的构成模块，包括硬件平台（GPU, FPGA）、软件框架（OpenCV, TensorFlow, PyTorch）、数据管理和算法优化。分析在嵌入式系统、实时处理系统中的设计考量。 5.2 数字影像处理的计算效率与优化： 介绍提升算法计算效率的各种方法，包括算法复杂度分析、并行计算（多线程、GPU加速）、分布式计算。讲解针对特定硬件架构的优化技术，如SIMD指令集、向量化处理。 5.3 数字影像的伦理、安全与隐私： 探讨数字影像处理技术在伦理、安全和隐私方面带来的挑战，如深度伪造（Deepfake）技术的滥用、数据泄露风险、偏见性算法问题。提出相关的应对策略和技术解决方案，如水印技术、隐私保护计算。 5.4 前沿研究方向与未来展望： 展望数字影像处理领域未来的发展趋势，包括： 生成式模型（Generative Models）： 如GANs、Diffusion Models在图像生成、编辑和数据增强方面的应用。 多模态影像融合（Multimodal Image Fusion）： 结合不同来源的影像数据（如RGB、深度、红外）以获取更丰富的信息。 自监督学习与弱监督学习（Self-supervised Learning & Weakly-supervised Learning）： 降低对大规模标注数据的依赖。 边缘计算（Edge Computing）中的影像处理： 在设备端进行高效的影像分析，减少对云端的依赖。 可解释性AI（Explainable AI）在影像分析中的应用： 提升模型决策过程的可信度和透明度。 本书通过层层递进的知识结构，从理论基础到技术细节，再到实际应用与未来展望，为读者提供了一套全面、深入的数字影像科学与工程的知识体系。无论是初学者还是资深研究人员，都能从中获得有益的启发和指导。

评分☆☆☆☆☆

在网络安全日益重要的今天，保护多媒体信息的安全和隐私变得尤为关键。这本书的《多媒体信息处理技术》这个名字，让我联想到它可能包含了一些关于多媒体内容加密、水印、版权保护等方面的技术。我希望书中能够详细介绍各种数字水印算法的原理和实现，包括隐形水印、鲁棒水印以及盲水印技术，并讨论如何抵抗各种攻击，确保多媒体数据的完整性和安全性。同时，我也对多媒体内容的访问控制和身份认证技术感兴趣，希望了解如何有效地管理和保护用户对敏感多媒体信息的访问权限。如果书中还能涉及一些关于隐私保护的技术，比如差分隐私在多媒体数据分析中的应用，那将是非常有价值的。我期待这本书能够为我提供一套全面的多媒体信息安全解决方案，让我能够更好地应对日益严峻的网络安全挑战。

评分☆☆☆☆☆

我对声音和音乐有着近乎痴迷的热爱，因此，任何与音频处理相关的书籍都会引起我的强烈关注。这本书的名字《多媒体信息处理技术》，听起来就好像是一本涵盖了各种音视频处理奥秘的百科全书。我迫切地想知道书中是否会深入探讨数字音频信号的采样、量化、编码等基本原理，以及如何通过各种算法来提升音质，比如均衡器、压缩器、混响器等效果器的原理和应用。更重要的是，我非常希望这本书能介绍一些关于音乐信息检索、音频内容分析以及智能语音合成等前沿技术。想象一下，如果能够学会如何从大量的音频数据中提取出有用的音乐特征，如何自动生成高质量的语音，甚至是如何利用AI来创作音乐，那将是多么令人振奋的事情！我希望这本书能够为我揭示音频处理的深层奥秘，让我能够更深入地理解音乐的本质，甚至能够参与到未来的音频技术创新中去。

评分☆☆☆☆☆

最近我一直在研究如何将传统的文本信息与多媒体内容进行更有效的融合，以创造出更具吸引力和信息量的内容。这本书的《多媒体信息处理技术》这个名字，让我感觉它可能包含了这方面的宝贵知识。我希望书中能够详细介绍文本与图像、音频、视频等信息进行关联、组织和呈现的技术，例如如何进行多模态信息的检索和匹配，如何实现跨媒体的搜索和推荐。我还特别想了解有关信息可视化的一些技术，比如如何将复杂的数据以直观、易懂的多媒体形式展现出来，这对于我今后在教学和研究中制作演示文稿、学术报告等将非常有帮助。如果书中还能涉及一些关于用户交互设计和用户体验评估的内容，那更是锦上添花了，因为这有助于我设计出更易于用户理解和操作的多媒体应用。我期待这本书能够为我提供一套系统性的理论框架和实用的技术指导，帮助我更好地实现多媒体信息的融合与创新。

评分☆☆☆☆☆

最近我对数字内容管理和内容分发网络（CDN）技术产生了浓厚的兴趣，因为这对于高效地存储、检索和传播海量多媒体信息至关重要。这本书的《多媒体信息处理技术》这个名字，让我觉得它可能包含了这方面的重要知识。我希望书中能够详细介绍各种多媒体文件的存储格式、索引方法以及元数据管理技术，并讨论如何构建高效、可扩展的数字内容库。同时，我也对内容分发网络（CDN）的架构、工作原理以及如何优化多媒体内容的缓存和加速传输充满好奇。如果书中还能涉及一些关于数据压缩、去重以及容错备份等技术，那将是非常有价值的，因为这有助于提高存储效率和数据可靠性。我期待这本书能够为我提供一套全面的数字内容管理和分发策略，帮助我更好地理解和应对海量多媒体信息的挑战。

评分☆☆☆☆☆

我一直对交互式多媒体应用的开发抱有浓厚的兴趣，尤其是那些能够提供沉浸式体验的虚拟现实（VR）和增强现实（AR）应用。这本书的《多媒体信息处理技术》这个名字，让我感觉它可能涵盖了与这些技术相关的图像和视频处理、三维建模以及人机交互等内容。我非常希望能在这本书中找到关于如何采集、处理和渲染高分辨率、高帧率的3D影像的技术细节，以及如何实现精确的空间定位和姿态跟踪。同时，我也对如何将虚拟信息与真实世界进行无缝融合的技术感兴趣，比如如何进行实时场景重建、物体识别和虚拟模型渲染。如果书中还能涉及一些关于多模态交互，例如手势识别、眼球追踪以及语音控制等技术，那将是非常宝贵的。我期待这本书能够为我提供一套系统的理论知识和技术指导，帮助我更好地理解和开发下一代沉浸式多媒体应用。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对图形学有着浓厚兴趣的学生，我一直都在寻找能够深入理解计算机图形渲染原理的书籍。这本书的书名《多媒体信息处理技术》虽然听起来很广泛，但其中涉及到的图像处理和视觉信息编码的部分，很可能与我的学习方向息息相关。我尤其关注书中是否会涉及3D模型重建、纹理映射、光照模型以及动画技术等内容。想象一下，如果能在一本书里找到关于实时渲染管线、GPU并行计算以及延迟渲染等高级技术的讲解，那将是一笔多么宝贵的财富！我希望能从中学习到如何更高效地创建逼真、生动的虚拟场景，如何将复杂的数学公式转化为令人惊叹的视觉效果。此外，如果书中还能涉及到一些关于计算机视觉的应用，比如物体识别、场景理解等，那也同样令人兴奋，因为这能帮助我将图形学的理论知识与实际应用联系起来，拓展我的技术视野。我期待这本书能够为我打开一扇通往更深层次图形世界的大门，让我能够在这个充满挑战和创新的领域里不断进步。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对网络直播和视频会议技术充满热情的研究者，我一直都在寻找能够深入理解这些技术背后原理的书籍。这本书的《多媒体信息处理技术》这个书名，让我感觉它可能触及了实时音视频编码、传输以及流媒体处理的核心内容。我尤其关注书中是否会详细介绍H.264、H.265等视频编码标准，以及AAC、Opus等音频编码标准的工作原理和优化技巧。同时，我也对实时传输协议（RTP）、流媒体传输协议（RTMP、HLS、DASH）等网络传输协议的细节以及如何保证低延迟、高可靠性的音视频流传输充满好奇。如果书中还能涉及到一些关于网络带宽自适应、丢包重传以及音视频同步等关键技术的讨论，那将是对我研究工作的巨大推动。我期待这本书能够为我揭示网络直播和视频会议技术的奥秘，让我能够更深入地理解并可能参与到这些技术的创新和优化中去。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧倒是挺精美的，封面设计简约大气，纸张的质感也很不错，拿在手里沉甸甸的，一看就是正规出版社出版的严谨之作。我最近正好在考虑将一些老旧的媒体资料进行数字化存档，同时也想了解一下市面上有没有什么新的技术可以帮助我提升影音文件的质量，让那些尘封的记忆重新焕发光彩。所以，我特意去书店翻了翻，希望能找到一些实用的指导。这本书的目录看起来很丰富，涵盖了从基础理论到应用技术的方方面面，这让我对它寄予了厚望。尤其是其中关于图像和音频信号处理的部分，我希望能够找到一些关于噪声去除、分辨率提升以及色彩还原的先进算法的介绍，毕竟，现在很多老照片和录音质量确实不尽如人意。同时，我对视频编码和流媒体技术也特别感兴趣，想了解一下最新的压缩标准和传输协议，这对于我今后在网络上分享多媒体内容会非常有帮助。总而言之，从外观和目录来看，这本书似乎是一个不错的起点，希望能为我解决实际问题提供一些有力的理论支持和技术指导。

评分☆☆☆☆☆

我对用户生成内容（UGC）的流行趋势以及如何对其进行有效的管理和分析感到非常着迷。这本书的《多媒体信息处理技术》这个名字，让我感觉它可能触及了处理海量、多样化用户生成多媒体信息的关键技术。我希望书中能够详细介绍如何对用户上传的图像、视频、音频等内容进行自动审核、分类和标注，以及如何利用自然语言处理和计算机视觉技术来理解内容的含义和情感。同时，我也对如何从大量的UGC中提取有价值的信息，比如用户偏好、行为模式以及热点话题等，并将其应用于个性化推荐、舆情分析等方面充满兴趣。如果书中还能涉及一些关于内容审核的挑战，比如如何识别和过滤不良信息，那将是非常重要的。我期待这本书能够为我提供一套关于UGC处理和分析的完整框架，帮助我更好地理解和驾驭这个快速发展的领域。

评分☆☆☆☆☆

随着人工智能技术的飞速发展，我一直对如何将AI技术应用于多媒体信息处理领域感到好奇。这本书的书名《多媒体信息处理技术》恰好点出了这个关键的交叉点。我希望能在这本书中找到关于机器学习、深度学习在图像识别、目标检测、人脸识别、场景理解等方面的具体应用。同时，对于音频处理，我也期待了解如何利用AI技术进行语音识别、情感分析、音乐风格分类等。更进一步，如果书中还能涉及如何利用AI来自动生成多媒体内容，比如AI绘画、AI作曲、AI视频剪辑等，那将是一场革命性的发现。我希望这本书能够为我打开一扇通往人工智能与多媒体技术融合的新世界的大门，让我能够站在科技的前沿，探索AI在多媒体领域的无限可能，并为未来的技术发展贡献自己的力量。