二维和三维视频处理及立体显示技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:231

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出版时间:2010-4

价格:42.00元

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isbn号码:9787030272393

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《数字影像压缩与编码原理》 本书深入探讨了数字影像在存储、传输和显示过程中所面临的挑战，并全面介绍了当前主流的影像压缩与编码技术。内容涵盖了从基本的影像信号表示、量化，到复杂的变换编码、熵编码等核心概念。 核心内容概述： 影像信号基础： 本章首先回顾了数字影像的基本构成，包括像素、分辨率、色彩空间（如RGB、YUV）、亮度与色度信息。我们将详细讲解不同色彩空间的特性及其在影像处理中的应用，以及人眼对亮度与色度敏感度的差异如何影响压缩效率。 数据冗余分析： 影像数据中普遍存在各种冗余，如空间冗余、统计冗余、感知冗余和编码冗余。本章将详细分析这些冗余的来源，并阐述它们如何为压缩算法提供优化空间。我们将通过实例演示，让读者直观理解冗余的存在及其量化方法。 变换编码： 变换编码是去除影像空间冗余的关键技术。本书将重点介绍离散余弦变换（DCT）及其在JPEG等标准中的应用。我们将详细解析DCT的原理、正余弦函数的选择、块划分策略以及能量集中特性。此外，还会简要介绍其他变换方法，如离散小波变换（DWT），并讨论其在图像压缩中的优势与局限。 量化技术： 量化是将变换域的系数映射到有限个离散值的过程，这是引入感知冗余、实现有损压缩的核心步骤。本书将详细讲解均匀量化、非均匀量化以及基于人眼视觉特性的量化（如JPEG中的量化表设计）。我们将深入分析量化误差的产生及其对影像质量的影响，并探讨如何通过调整量化步长来平衡压缩率和失真度。 熵编码： 熵编码是对量化后的系数进行无损压缩，以去除统计冗余。本书将详细介绍两种主要的熵编码技术：霍夫曼编码（Huffman Coding）和算术编码（Arithmetic Coding）。我们将深入解析霍夫曼编码的构造原理、最优编码的实现，以及算术编码如何通过概率模型实现更高的压缩效率，并对比两者的优劣。 视频编码基础： 鉴于视频是动态影像序列，本书将在视频编码部分引入时间维度的冗余。我们将介绍视频编码的基本思想，包括帧内预测（Intra-prediction）和帧间预测（Inter-prediction）。重点解析运动估计与运动补偿（Motion Estimation and Motion Compensation）的技术原理，如块匹配算法、搜索模式等，以及它们如何有效利用帧间的时间冗余。 主流视频编码标准介绍： 本章将对H.264/AVC、H.265/HEVC等主流视频编码标准进行概览性介绍。我们将分析这些标准在编码工具（如不同模式的帧内/帧间预测、整数变换、环路滤波等）上的演进，以及它们如何通过更精细的块划分、更优化的预测模式和更高效的熵编码技术，在保持视觉质量的同时实现更高的压缩效率。 图像与视频质量评价： 如何客观评价压缩后的图像和视频质量是至关重要的。本书将介绍多种客观评价指标，如峰值信噪比（PSNR）、结构相似性（SSIM）等，并讨论它们与人眼感知的相关性。同时，也会简要提及主观评价方法。 编码优化与应用： 最后，本书将讨论实际应用中的编码优化策略，如码率控制（Rate Control）的各种算法，以及如何根据不同的应用场景（如流媒体、存储、广播）选择合适的编码参数和技术。 本书力求在理论深度与实践应用之间取得平衡，通过清晰的讲解、丰富的图示和详实的数学推导，帮助读者建立起对数字影像压缩与编码技术的全面认知。无论是影像工程师、算法研究者，还是对数字媒体技术感兴趣的从业人员，都能从中获益。

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**第五段评价：** 这本书的定价似乎略高于同类教材，这让我对内容的深度和广度有了更高的期待。我希望它不仅仅是对现有技术的简单罗列，而是能提供一套连贯的、有作者个人洞察的知识体系。特别是关于视频编码标准中与立体信息处理相关的扩展部分，比如VR视频的六自由度（6DoF）编码方案，这块内容更新速度极快，如果能捕捉到最新的标准草案或业界实践，那这本书的保质期就会更长。此外，我一直在寻找关于视频质量客观评价指标的详细介绍，比如SSIM、VMAF等，但更希望看到针对三维和立体视频特有的评价体系，因为传统指标可能无法准确反映人眼对深度失真的敏感度。如果书中能提供一个清晰的对比表格，展示各种算法在不同场景下的性能指标（如PSNR、计算复杂度、处理延迟），那对我的研究工作将是极大的助力，能帮助我迅速锁定最有潜力的技术方向。

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**第三段评价：** 说实话，我买这本书主要是冲着“三维视频处理”这个方向去的。现在沉浸式体验越来越火，但如何高效地采集、建模和渲染三维场景，依然是个巨大的挑战。我非常好奇这本书如何处理多视角立体匹配（Multi-View Stereo, MVS）的问题。这个领域的难点在于如何准确地从二维图像中恢复出可靠的深度信息，尤其是在纹理稀疏或光照变化剧烈的区域。我期望看到关于全局优化方法，比如图割（Graph Cut）在深度图平滑处理中的应用细节。此外，三维重建的数据结构和内存管理也是一个工程上的难题，如果书中能讨论一下如何优化大规模点云数据的处理效率，那就太棒了。毕竟，理论上的完美算法在实际应用中往往受限于计算资源，工程实践的经验分享对于我们这些从业者来说，比纯粹的数学证明更有指导意义。希望它能给出一个清晰的路线图，从基础的几何约束到复杂的拓扑重建。

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**第二段评价：** 我拿到这本书时，首先注意到的是它的纸张质感，那种略微偏哑光的铜版纸，拿在手里沉甸甸的，感觉内容一定很扎实。我主要关注的是视频处理这一块，特别是涉及到时域和空域滤波的部分，这往往是决定最终视频质量的关键。我希望书中能对降噪算法、超分辨率重建等技术有独到的见解。市面上很多教材在这方面往往只是简单提及，没有深入到数学推导的细节。我对傅里叶变换在视频压缩中的应用特别感兴趣，这块内容往往是理解MPEG等标准的基石。如果作者能用一种更直观的方式来解释这些高深的数学工具是如何服务于实际的视频优化的，那这本书的价值就大大提升了。比如，如何通过量化和熵编码来达到高压缩比的同时，最大限度地保留人眼敏感的视觉信息，这才是真本事。我希望能看到一些前沿的研究方向，比如AI在视频修复和增强中的应用，这才是当下最热门的话题。

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**第四段评价：** 我对这类技术书籍的排版和图示质量要求比较高，毕竟涉及到空间几何和复杂的信号处理过程，没有清晰的插图辅助理解，很容易在脑子里打结。这本书的字体选择看起来很清爽，希望内页的图表也同样专业。我特别关注其中的“立体显示”部分，它似乎涵盖了从硬件到软件的全链路。我更倾向于了解光场显示技术和全息显示技术的发展现状，因为它们代表了未来可能摆脱传统眼镜束缚的终极方向。这本书有没有讨论关于视点合成（View Synthesis）时的遮挡处理和新视角下的光线追踪问题？这些都是实现真正沉浸式体验绕不开的坎。如果能对不同立体显示方案（如VR/AR头显、裸眼3D屏幕）的局限性进行深入剖析，比如延迟、分辨率、视场角等关键指标的权衡，那这本书的实用价值就非常高了，可以作为我们进行技术选型时的重要参考资料。

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**第一段评价：** 这本书的装帧设计倒是挺下本功夫的，封面那种深邃的蓝色调，配上一些抽象的几何图形线条，乍一看还真有点科技感，让人忍不住想翻开看看里面是不是也像封面一样充满奥秘。我本来对“二维”和“三维”这些词汇就挺好奇的，总觉得这背后藏着不少计算机图形学的黑魔法。尤其是“立体显示技术”这几个字，简直是直击我心底对未来科技的想象。我特别期待能看到一些关于人眼视觉暂留原理和如何用技术欺骗我们眼睛的章节。希望它能深入浅出地讲解那些复杂的算法，比如深度图的生成、纹理映射的过程，而不是仅仅停留在概念层面。如果书中能多放一些清晰的流程图和代码片段的示例，那就更完美了，毕竟对于我们这些想自己动手试试的读者来说，光看理论还是有些干巴巴的。而且，我希望它能涵盖目前市面上主流的立体显示技术，比如主动式和被动式的区别，以及它们各自的优缺点和应用场景，这样我才能对这个领域有一个更全面的认知，而不是只停留在科幻电影的想象阶段。

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