具体描述
《数字视频技术及应用》对数字多媒体环境下，数字视频从摄录、采集、编辑制作到存储与传输等各个环节，以及适应不同场合、不同应用的压缩编码、格式转换等进行了系统的讨论。内容主要包括：数字视频基础、广义数字视频及其分类、数字图像与图像序列视频、摄录系统的数字视频、数字视频拍摄、数字视频非线性编辑制作、数字视频的压缩和桌面回放、桌面可编辑数字视频的导出与存储媒体、数字视频的流式传输技术、数字视频与多媒体通信等。
《数字视频技术及应用》可作为高等院校数字媒体、教育技术、广告、摄影、新闻传播等相关专业的教材，也可作为从事多媒体影视制作的相关人员以及DV摄影爱好者的参考书或培训教材。
《数字图像处理与分析：原理、算法与实践》 本书深入探讨数字图像处理的基石——图像的数字化、表示方式及其在不同领域的应用。从像素到分辨率，从色彩模型到图像格式，本书将为您构建坚实的理论基础。 第一部分：数字图像基础 图像的数字化： 详细解析图像采样和量化的过程，解释了如何将连续的模拟信号转化为离散的数字信息。我们将深入探讨采样定理，理解采样频率对图像细节的影响，以及量化位数如何决定图像的灰度级或颜色深度。 图像的表示： 介绍二维离散序列作为数字图像的基本模型，深入讲解像素的概念、邻域关系（4邻域、8邻域）以及图像的连通性。您将学习到如何使用矩阵来表示图像，理解不同数据类型（如无符号8位整数、浮点数）在图像存储和处理中的意义。 色彩空间： 系统阐述常见的色彩模型，如RGB（红绿蓝）、CMYK（青品红黄黑）、HSV（色相饱和度明度）和Lab（ CIE La）等。本书将详细分析不同色彩空间的特性、适用场景及其相互之间的转换方法，帮助您理解颜色是如何被计算机捕捉、表示和显示的。 第二部分：图像增强与复原 空间域增强： 聚焦于直接作用于图像像素的增强技术。我们将详细介绍点运算，包括灰度变换（如线性变换、对数变换、幂律变换）如何调整图像的对比度和亮度，以及直方图均衡化和直方图规定化如何优化图像的整体灰度分布，使图像细节更易观察。此外，还将深入讲解空间滤波技术，包括平滑滤波（均值滤波、高斯滤波）用于降噪，以及锐化滤波（Sobel、Prewitt、Roberts、Laplacian算子）用于突出图像边缘和细节。 频率域增强： 介绍基于傅立叶变换的图像增强方法。您将学习如何通过滤波来修改图像的频率分量，例如低通滤波可以实现平滑效果，高通滤波可以增强边缘，而带通/带阻滤波则用于去除特定频率的噪声。我们将详细分析理想滤波器、Butterworth滤波器和指数滤波器在频率域的应用。 图像复原： 讨论如何恢复因噪声、模糊等原因退化的图像。本书将详细讲解噪声模型（加性噪声、乘性噪声、椒盐噪声等）及其对图像的影响，并介绍相应的复原技术，如均值滤波、中值滤波、维纳滤波等。对于图像模糊，我们将探讨逆滤波、最小均方滤波以及Lucy-Richardson算法等复原方法，重点分析它们在不同退化模型下的性能表现。 第三部分：图像变换与特征提取 图像变换： 深入研究各种图像变换技术及其在特征提取中的作用。我们将详细介绍离散余弦变换（DCT）在图像压缩领域的应用，讲解其如何将图像信号分解为不同频率的成分。此外，还将重点分析小波变换（Wavelet Transform），阐述其在多分辨率分析和信号去噪方面的优势，以及如何通过小波系数来捕捉图像的多尺度特征。 特征提取： 探讨从图像中提取有意义信息的关键技术。我们将详细介绍边缘检测技术，包括Sobel、Prewitt、Roberts、Canny等算子的工作原理和优缺点，理解它们如何定位图像中的不连续性。此外，还将深入讲解角点检测（如Harris角点检测）、斑点检测和纹理分析方法，这些技术对于识别和描述图像中的重要模式至关重要。 第四部分：图像分割与物体识别 图像分割： 介绍将图像划分为不同区域或对象的关键技术。本书将详细阐述基于阈值的方法，包括全局阈值、局部阈值和 Otsu's方法。此外，还将深入讲解区域生长法、边缘检测法（结合上述边缘检测技术）以及分水岭算法。您将学习如何利用这些技术来分离出图像中的目标对象。 物体识别与匹配： 介绍如何识别图像中的特定对象。我们将探讨模板匹配技术，学习如何通过滑动模板在图像中寻找相似区域。此外，还将介绍基于特征的匹配方法，包括SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速鲁棒特征）等局部特征描述子，以及如何利用这些特征进行图像检索、物体识别和三维重建。 第五部分：图像压缩与应用 图像压缩： 讲解如何减小图像文件大小，同时尽量保持图像质量。本书将详细介绍无损压缩（如LZW）和有损压缩（如JPEG）的原理。您将深入理解离散余弦变换（DCT）和量化在JPEG压缩流程中的关键作用，以及小波变换在JPEG2000标准中的应用。 应用领域： 拓展数字图像处理在各个领域的实际应用。我们将展示医学影像处理（如CT、MRI图像的分析与增强）、遥感图像处理（如卫星图像的分类与变化检测）、计算机视觉（如人脸识别、目标跟踪）、印刷与出版以及安防监控等方面的典型案例，使读者能够理解这些理论和技术如何在现实世界中发挥重要作用。 本书适合计算机科学、电子工程、自动化、信息工程以及相关专业的学生和研究人员阅读。对于希望深入了解数字图像处理技术原理并将其应用于实际项目的工程师和开发人员，本书也将提供宝贵的指导。本书注重理论与实践相结合，通过详细的算法描述和应用案例，帮助读者掌握数字图像处理的核心知识和技能。
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