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多媒体技术基础(第4版)(清华大学计算机系列教材) pdf epub mobi txt 下载

图书介绍


多媒体技术基础(第4版)(清华大学计算机系列教材)


林福宗 著

    

发表于2021-03-07

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出版社: 清华大学出版社
ISBN:9787302454717
版次:4
商品编码:12102015
包装:平装
开本:16开
出版时间:2017-06-01
用纸:胶版纸
页数:741
字数:1209000
正文语种:中文

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具体描述

编辑推荐

  本版教材系统介绍了多媒体系统的核心技术,在内容上力求选用相对成熟和实用的新技术,在技术原理阐述和解释上力求清楚准确。为保持多媒体技术基础教材内容的系统性和完整性,本教材不免与其他学科教材有交集。此外,教材中包含许多技术背景和技术细节,目的是为更好地理解技术原理,细节也反映理解的深浅。在上述思想指导下,使本教材的篇幅比较大,但还是比国外同类教材的篇幅小很多。

  每章均附有练习和思考题,用于辅助读者掌握本章的要点;每章内容的来源都列出了参考文献和站点,读者可用于加深对教材内容的理解和扩大知识面。


内容简介

《多媒体技术基础》第4版教材在第3版的基础上,对教材内容做了较大幅度的增减。从多媒体系统角度出发,本版教材分成三个部分: (1)多媒体压缩和编码(第2~14章),介绍文字、声音、图像和数字电视媒体的基本知识、压缩和编码方法; (2)多媒体光盘存储技术(第15~17章),介绍CD、DVD、HD�睤VD和蓝光盘的存储原理和存储格式; (3)多媒体网络(第18~32章),以多媒体网络应用和服务质量(QoS)为中心,介绍计算机网络的互联、宽带(有线、无线和移动)接入因特网的基础知识。每章均附有练习和思考题,用于辅助读者掌握本章的要点;每章内容的来源都列出了参考文献和站点,读者可用于加深对教材内容的理解和扩大知识面。

作者简介

林福宗 清华大学计算机科学与技术系退休教授,1970年毕业于清华大学自动控制系,留校工作直至退休。从1989年开始对多媒体产生兴趣,其后一直从事多媒体技术基础的教学和应用研究,曾编写并在清华大学出版社出版《英汉多媒体技术辞典》、《多媒体技术基础》教材等图书。

目录

第1章 多媒体技术概要

第一部分 多媒体压缩和编码
第2章 字符编码与字体
第3章 数据无损压缩
第4章 数字语音编码
第5章 彩色数字图像基础
第6章 小波与小波变换
第7章 小波图像编码
第8章 颜色度量体系
第9章 颜色空间转换
第10章 数字电视基础
第11章 MPEG介绍
第12章 MPEG视像
第13章 H.264/AVC与H.265/HEVC
第14章 MPEG声音

第二部分 多媒体光盘存储技术
第15章 光盘存储技术
第16章 光盘存储格式
第17章 错误检测和纠正

第三部分 多媒体网络
第18章 多媒体网络介绍
第19章 计算机网络的概念与模型
第20章 互联网上的地址
第21章 应用层技术
第22章 传输层技术
第23章 网络层技术
第24章 链路层技术
第25章 物理层技术
第26章 扩谱技术
第27章 多路复用与多址接入
第28章 有线宽带接入
第29章 无线宽带接入
第30章 移动宽带接入
……

精彩书摘

  第5章彩色数字图像基础

  图像是多媒体中携带信息的极其重要的媒体,有人发表过统计资料,认为人们获取的信息的70%来自视觉系统。由于图像数字化之后的数据量非常大,在因特网上传输时很费时间,在盘上存储时很占“地盘”,因此就必须要对图像数据进行压缩。压缩的目的就是要满足存储容量和传输带宽的要求,而付出的代价则是大量的计算。几十年来,许多科技工作者一直在孜孜不倦地寻找更有效的方法,用比较少的数据量表达原始的图像。

  图像数据压缩主要是根据下面两个基本事实来实现的。一个事实是图像数据中有许多重复的数据,使用数学方法来表示这些重复数据可减少数据量;另一个事实是人的眼睛对图像细节和颜色的辨认有一个极限,把超过极限的部分去掉,也就达到压缩数据的目的。利用前一个事实的压缩技术是无损数据压缩技术,利用后一个事实的压缩技术是有损数据压缩技术。实际的图像压缩是综合使用各种有损和无损数据压缩技术来实现的。

  本章将介绍表示数字彩色图像所需要的基本知识、使用得相当广泛的JPEG压缩标准和图像文件的存储格式。在介绍过程中,要涉及有关颜色的度量和颜色空间的转换问题,这些比较深入的问题将在第8章“颜色度量体系”和第9章“颜色空间转换”中介绍。

  5.1视觉系统对颜色的感知

  颜色是视觉系统对可见光的感知结果。可见光是波长在380~780nm之间的电磁波,我们看到的大多数光不是一种波长的光,而是由许多不同波长的光组合成的。人们在研究眼睛对颜色的感知过程中普遍认为,人的视网膜有对红、绿、蓝颜色敏感程度不同的三种锥体细胞,另外还有一种在光功率极端低的条件下才起作用的杆状体细胞,因此颜色只存在于眼睛和大脑。在计算机图像处理中,杆状细胞还没有扮演什么角色。

  人的视觉系统对颜色的感知可归纳出如下几个特性:

  (1)眼睛本质上是一个照相机。视网膜(humanretina)通过神经元来感知外部世界的颜色,每个神经元是一个对颜色敏感的锥体(cone)或是一个对颜色不敏感的杆状体(rod)。

  (2)红、绿和蓝三种锥体细胞对不同频率的光的感知程度不同,对不同亮度的感知程度也不同。这就意味着,人们可以使用数字图像处理技术来降低表示图像的数据量,而不使人感到图像质量有明显下降。

  (3)自然界中的任何一种颜色都可以由R、G、B这三种颜色值之和来确定,它们构成一个三维的RGB矢量空间。这就是说,R、G、B的数值不同,混合得到的颜色就不同,也就是光波的波长不同。

  5.2图像的颜色模型

  在文献和教材中,用于描述颜色的常用词有两个:颜色模型和颜色空间。颜色模型(colormodel)是用数值指定颜色的方法,颜色空间(colorspace)是用空间中点的集合描述颜色的方法,它们互为同义词。RGB和CMYK是计算机系统使用最广泛的两个颜色模型。

  5.2.1显示彩色图像用RGB相加混色模型

  一个能发出光波的物体称为有源物体,它的颜色由该物体发出的光波决定,并且使用RGB相加混色模型。电视机和计算机显示器使用的阴极射线管(CathodeRayTube,CRT)就是一个有源物体。CRT使用3个电子枪分别产生红(red)、绿(green)和蓝(blue)三种波长的光,并以各种不同的相对强度综合起来产生颜色,如图5��1(a)所示。虽然当今的电视机和计算机显示器几乎都使用彩色LED显示器,但生成颜色的原理与阴极射线管(CRT)类似。

  组合这三种光波来产生特定颜色的方法叫作相加混色法(additivecolormixture),因为这种相加混色是利用R、G和B颜色分量产生颜色,故称为RGB相加混色模型。相加混色是计算机应用中定义颜色的基本方法。

  从理论上讲,任何一种颜色都可用三种基本颜色按不同的比例混合得到。三种颜色的光强越强,到达我们眼睛的光就越多,它们的比例不同,我们看到的颜色也就不同。没有光到达眼睛,就是一片漆黑。当三基色按不同强度相加时,总的光强增强,并可得到任何一种颜色。某一种颜色和这三种颜色之间的关系可用下面的式子来描述:

  颜色=R(红色的百分比)+G(绿色的百分比)+B(蓝色的百分比)

  当三基色等量相加时,得到白色;等量的红绿相加而蓝为0时得到黄色;等量的红蓝相加而绿为0时得到品红色;等量的绿蓝相加而红为0时得到青色。这些三基色相加的结果如图5��1(b)所示。

  图5��1颜色生成原理

  一幅彩色图像可以看成是由许多的点组成的,如图5��2所示。图像中的单个点称为像素(pixel),每个像素都有一个值,称为像素值,它表示特定颜色的强度。图5��2一幅图像由许多像素组成

  一个像素值往往用R、G、B三个分量表示。如果每个像素的三个颜色分量都用二进制的1位来表示,那么每个颜色的分量只有“1”和“0”这两个值,这也就是说,每个颜色分量的强度是100%或者是0%。在这种情况下,每个像素所显示的颜色是8种可能的颜色之一,见表5��1。

  对于标准的电视图形阵列(VideoGraphicsArray,VGA)适配卡的16种标准颜色,其对应的R、G、B值见表5��2。在Microsoft公司的Windows操作系统中,用代码0~15表示。表中的代码1~6表示的颜色比较暗,它们是用最大光强值的一半产生的颜色;9~15是用最大光强值产生的。表5��1相加色RGB颜色RGB颜色000黑100红001蓝101品红010绿110黄011青111白在表5��2中,每种基色的强度是用8位表示的,因此可产生224=16777216种颜色。但实际上要用1600多万种颜色的场合是很少的。在多媒体计算机中,除用RGB来表示颜色外,还用色调�脖ズ投泉擦炼�(Hue�睸aturation�睱ightness,HSL)表示。

  在HSL模型中,H定义颜色的波长,称为色调;S定义颜色的强度(intensity),表示颜色的深浅程度,称为饱和度;L定义掺入的白光量,称为亮度。用HSL表示颜色的重要性,是因为它比较容易为画家所理解。若把S和L的值设置为1,当改变H时就是选择不同的纯颜色;减小饱和度S时,就可体现掺入白光的效果;降低亮度时,颜色就暗,相当于掺入黑色。因此在Windows附带的画图软件也用了HSL表示法。表5��216色VGA调色板的值代码RGBHSL相加色000016000黑(Black)10012816024060蓝(Blue)2012808024060绿(Green)3012812812024060青(Cyan)412800024060红(Red)5128012820024060品红(Magenta)612812804024060褐色(DarkYellow)71921921921600180白(LightGray)81281281281600120深灰(DarkGray)900255160240120淡蓝(LightBlue)100255080240120淡绿(LightGreen)110255255120240120淡青(LightCyan)12255000240120淡红(LightRed)132550255200240120淡品红(LightMagenta)14255255040240120黄(Yellow)152552552551600240高亮白(BrightWhite)5.2.2打印彩色图像用CMY相减混色模型

  一个不发光波的物体称为无源物体,它的颜色由该物体吸收或者反射哪些光波决定,用CMY相减混色模型。用彩色墨水或颜料进行混合,绘制的图画就是一种无源物体,用这种方法生成的颜色称为相减色。从理论上说,任何一种颜色都可以用三种基本颜色的颜料按一定比例混合得到。这三种颜色是青色(cyan)、图5��3相减混色

  品红(magenta)和黄色(yellow),通常写成CMY,称为CMY模型。用这种方法产生的颜色之所以称为相减色,是因为它减少了为视觉系统识别颜色所需要的反射光。

  在相减混色中,当三基色等量相减时得到黑色;等量黄色(Y)和品红(M)相减而青色(C)为0时,得到红色(R);等量青色(C)和品红(M)相减而黄色(Y)为0时,得到蓝色(B);等量黄色(Y)和青色(C)相减而品红(M)为0时,得到绿色(G)。三基色相减结果如图5��3所示。

  彩色打印机采用的就是这种原理,印刷彩色图片也是采用这种原理。按每个像素每种颜色用1位表示,相减法产生的8种颜色如表5��3所示。由于彩色墨水和颜料的化学特性,用等量的三基色得到的黑色不是真正的黑色,因此在印刷术中常加一种真正的黑色(blackink),所以CMY又写成CMYK。表5��3相减色C(青色)M(品红)Y(黄色)相减色000白001黄010品红011红100青101绿110蓝111黑相加色与相减色之间有一个直接关系,见表5��4所示。利用它们之间的关系,可以把显示的颜色转换成输出打印的颜色。相加混色和相减混色之间成对出现互补色。例如,当RGB为1∶1∶1时,在相加混色中产生白色,而CMY为1∶1∶1时,在相减混色中产生黑色。从另一个角度也可以看出它们的互补性,例如,RGB为0∶1∶0,对应CMY为1∶0∶1。续表表5��4相加色与相减色的关系相加混色(RGB)相减混色(CMY)生成的颜色000111黑001110蓝010101绿011100青100011红101010品红110001黄111000白5.3图像的三个基本属性

  属性是标识和描述被管理对象的特性,图像的属性包含分辨率、像素深度、真/伪彩色、图像的表示法和种类等,本节将介绍前面三个特性。

  5.3.1图像分辨率

  我们经常遇到的分辨率(resolution)有两种:屏幕分辨率和图像分辨率。为更好地理解图像分辨率的概念,首先介绍屏幕分辨率。

  1.屏幕分辨率

  屏幕分辨率也称显示分辨率,它是衡量显示设备再现图像时所能达到的精细程度的度量方法。屏幕分辨率通常用水平和垂直方向所能显示的像素数目表示,写成“水平像素数×垂直像素数”,如640×480表示显示屏分成480行,每行显示640个像素,整个显示屏含有307200个显像点。常见的屏幕分辨率包括640×480、800×600、1024×768、1280×1024。水平分辨率与垂直分辨率的比例通常是4∶3,与传统电视的宽高比相同,但与高清晰度电视的宽高比(16∶9)不同。

  屏幕能够显示的像素越多,说明显示设备的分辨率越高,显示的图像质量也就越高。显示屏上的每个彩色像点由代表R、G、B三种模拟信号的相对强度决定,这些彩色像点就构成一幅彩色图像。

  2.图像分辨率

  图像分辨率(imageresolution)是图像精细程度的度量方法。对同样尺寸的一幅图,如果像素数目越多,则说明图像的分辨率越高,看起来就越逼真。相反,图像显得越粗糙。图像分辨率也称空间分辨率(spatialresolution)和像素分辨率(pixelresolution)。

  在图像显示应用中,图像分辨率有多种方法表示。例如:(1)物理尺寸,如“每毫米线数(或行数)”;(2)行列像素,用“像素/行×行/幅”表示,如640像素/行×480行/幅;(3)像素总数,如在手机的相机上标的“1600万像素”;(4)单位长度(面积)的像素,如像素每英寸(PixelsPerInch,PPI);(5)线对(linepair)数,以黑白相邻的两条线为一对,如“每毫米10线”表示黑线和白线相间的5对线;(6)像素深度(见5.3.2节)。

  在图像数字化和打印应用中,通常要指定图像的分辨率,用每英寸多少点(DotsPerInch,DPI)表示。如果用300DPI来扫描一幅8″×10″的彩色图像,就得到一幅2400×3000个像素的图像。分辨率越高,像素就越多。

  图像分辨率与屏幕分辨率是两个不同的概念。从行列像素角度看,图像分辨率是构成一幅图像的像素数目,而屏幕分辨率是显示图像的区域大小。例如,如果屏幕分辨率为640×480,那么一幅320×240像素的图像只占显示屏的1/4;相反,2400×3000像素的图像在这个显示屏上就不能显示其完整的画面。

  5.3.2像素深度与阿尔法(α)通道1.像素深度像素深度是指存储每个像素所用的位数。例如,在电视图像信号数字化时,记录每个图像样本信号的位数为8、10、12或16位。8位表示的分辨率是1/256,10位表示的分辨率是1/1024。在这个意义上,像素深度也被认为是图像分辨率的一种度量方法。

  像素深度决定彩色图像的每个像素可能有的颜色数,或者确定灰度图像的每个像素可能有的灰度级数。例如,一幅彩色图像的每个像素用R、G、B三个分量表示,若每个分量用8位,那么一个像素共用24位表示,就说像素的深度是24,每个像素可以是224=16777216种颜色中的一种。在这个意义上,往往把像素深度说成是图像深度。表示一个像素的位数越多,它能表达的颜色数目就越多,而它的深度就越深。

  虽然像素深度或图像深度可以很深,但各种VGA的颜色深度却受到限制。例如,标准VGA支持4位16种颜色的彩色图像,多媒体应用中通常推荐用8位256种颜色。由于设备的限制,加上人眼分辨率的限制,一般情况下,不一定要追求特别深的像素深度。此外,像素深度越深,所占用的存储空间也越大。相反,如果像素深度太浅,那也影响图像的质量,图像看起来让人觉得很粗糙和很不自然。

  2.α通道

  在用二进制数表示彩色图像的像素时,除R、G、B分量用固定位数表示外,往往还增加1位或几位作为属性(attribute)位。例如,RGB5∶5∶5表示一个像素时,用2个字节共16位表示,其中R、G、B各占5位,剩下最高1位(b15)作为属性位,用来指定该像素应具有的性质,并把它称为透明(transparency)位,记为T。T的含义可以这样来理解:假如显示屏上已经有一幅图存在,如果要把另一幅图重叠在它上面,就可用T位来控制原图是否能看得见。例如,可定义T=1,原图完全看不见;T=0,原图能完全看见。在这种情况下,属性位T称为1位α通道(alphachannel),像素深度为16位,而图像深度为15位。

  在每个像素用32位的图像表示法中,最高8位称为8位α通道,用于表示像素在对象中的透明度,其余24位是颜色通道,红色、绿色和蓝色分量各占8位通道。这个由8位构成的α通道可看作是一个预乘数通道。因此,例如,一个像素(A,R,G,B)的四个分量都用规一化的数值表示,当像素值为(1,1,0,0)时显示红色,当像素值为(0.5,1,0,0)时,使用α通道中的预乘数0.5与R、G、B相乘的结果就为(0.5,0.5,0,0),表示原来该像素显示的红色强度为1,而现在显示的红色的强度为0.5。又如,用两幅图像A和B混合成一幅新图像(New),它的像素为:Newpixel=(alpha)(pixelAcolor)+(alpha)(pixelBcolor)。

  用α通道描述像素属性在实际中很有用。例如,在一幅彩色图像上叠加文字说明,而又不想让文字把图覆盖掉,就可用α通道,而又有人把该像素显示的颜色称为混合色(keycolor)。在视像产品生产过程中,也往往把数字电视图像和计算机生产的图像混合在一起,这种技术称为视图混合(videokeying)技术,它也采用α通道。

  5.3.3真伪彩色和直接色

  了解真彩色、伪彩色与直接色的含义,对于编写图像显示程序、理解图像文件的存储格式都有很大帮助,对“本来是用真彩色表示的图像,但在VGA显示器上显示的颜色却不是原来图像的颜色”这类现象也不会感到困惑。

  1.真彩色

  真彩色(truecolor)是指每个像素的颜色值用红(R)、绿(G)和蓝(B)表示的颜色。例如,用RGB5∶5∶5表示图像颜色,R、G、B各用5位,其值大小直接确定三个基色的强度,这样得到的彩色是真实的原图彩色。真彩色通常用24位表示,因此也称24位颜色(24�瞓itcolor)或全彩色(fullcolor),其颜色数目为224=16777216种。

  2.伪彩色

  伪彩色(pseudocolor)是指每个像素的颜色不是由每个基色分量的数值直接决定的颜色,而是把像素值当作彩色查找表(ColorLook�睻pTable,CLUT)的表项入口地址,去查找显示图像时使用的R、G、B值,用查找出的R、G、B值产生的彩色称为伪彩色。

  彩色查找表(CLUT)是一个事先做好的表,表项入口地址也称为索引号。例如,在有256种颜色的查找表中,0号索引对应黑色……255号索引对应白色。彩色图像本身的像素数值和彩色查找表的索引号有一个变换关系,这个关系可以使用Windows定义的变换关系,也可以使用你自己定义的变换关系。使用查找得到的数值显示的彩色是真的,但不是图像本身真正的颜色,它没有完全反映原图的颜色。

  3.直接色

  每个像素值由R、G、B分量构成,每个分量作为单独的索引值对它做变换,也就是通过相应的彩色变换表找出基色强度,用变换后的R、G、B强度值产生的颜色称为直接色(directcolor)。它的特点是对每个基色进行变换。

  5.4图像的种类[��4/5]5.4.1矢量图与位图在计算机中,表示图像的常用方法有两种,一种称为矢量图法,生成的图像叫作矢量图(vectorgraphics),另一种称为位图法,生成的图像叫作位图(bitmap或bitmappedimage)。虽 多媒体技术基础(第4版)(清华大学计算机系列教材) 下载 mobi epub pdf txt


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