分布式视频通信（英文版） [Distributed Visual Communication] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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范晓鹏 著

图书标签:

• 分布式系统
• 视频通信
• 网络协议
• 实时通信
• 多媒体
• P2P
• 流媒体
• QoS
• 编码解码
• 网络安全

出版社： 哈尔滨工业大学出版社

ISBN：9787560349756

版次：1

商品编码：12358759

包装：平装

外文名称：Distributed Visual Communication

开本：16开

出版时间：2017-06-01

用纸：胶版纸

页数：167

正文语种：英文

内容简介

　　《分布式视频通信（英文版）》详细介绍了国际国内研究热点分布式视频编码、无线视频编码、无线软传输等内容，并结合作者多年研究成果，实现个性与共性的结合，内容全面，特色突出，既可为从事视频编码和无线传输领域的科研人员提供第一手资料，也可为高等院校计算机、电子工程等学科研究生提供学术研究参考。

目录

Chapter 1Introduction
1 Motivation
2 Distributed Source Coding （DSC）
2．1 DSC Theorem
2．2 Coset Example for DSC
2．3 SWC Using Error Correction Code
2．4 WZC by Cascading Quantization and SWC
3 Wyner-Ziv Video Coding （WZVC）
3．1 Implementation of WZVC
3．2 Application of WZVC ： Low Complexity Encoding
3．3 Application of WZVC ： Muhiview Video Coding
3．4 Application of WZVC ： Error Resilience
3．5 More Applications of WZVC
4 Error Control for Video Communication
4．1 Error Resilience
4．2 Error Concealment
5 Contributions of This Book
Part AWyner-Ziv Video Coding
Chapter 2Transform-domain Adaptive Correlation Estimation
1 Introduction
2 Problem Definition and Key Observation
2．1 Notation
2．2 Correlation Estimation Problem
2．3 Observations
3 Correlation Noise Modeling
3．1 Linear Relation between Spatial Domain and Transform Domain Residue Variances
3．2 Extension to Stationery Field
3．3 Coefficient-level Correlation Noise Modeling
4 Transform-domain Adaptive Correlation Estimation （TRACE）
4．1 Overall Process of TRACE
4．2 Pre-estimation of ?2 coeff（ k， l） before SWC Decoding
4．3 Near Optimal Estimation of Band-level Variance
4．4 The Re-estimation of ?2 coeff（ k， l） after SWC Decoding
4．5 The Progressive Estimation of ?2 coeff（ k， l）
4．6 Scanning and Decoding Order of DCT Coefficients
4．7 The Estimation of V（n）
5 Near Optimal Band-level Correlation Estimation
5．1 The Optimality of the Estimation
5．2 The Convex Optimization Based Solution
5．3 The Explicit Expression and the Convexity of f（醟）
5．4 Estimation Accuracy
6 Experimental Result
6．1 Comparison of Estimation Accuracy
6．2 Application of TRACE in Low Complexity WZVC
6．3 Application of TRACE in Flexible WZVC
7 Conclusion
Chapter 3Low Complexity Video Encoding by Wyner-Ziv Successive Refinement
1 Introduction
2 Backgrounds and Related Works
2．1 Low Complexity Wyner-Ziv Video Coding
2．2 Wyner-Ziv Successive Refinement （WZSR）
3 Proposed WZSR Video Coding Scheme
3．1 WZSR Video Coding Framework
3．2 Motion Estimation
3．3 Quantization
3．4 SWC Implementation
4 Rate Distortion and Complexity Analysis
4．1 Motion Estimation Accuracy Analysis
4．2 Rate Distortion Functions
4．3 Performance Analysis ： a Lower Bound of WZSR
4．4 Performance Comparison
4．5 B-Frame Analysis
4．6 Computational Complexity
5 Experimental Results
5．1 RD Performance Tests
5．2 Complexity Tests
6 Conclusion
Chapter 4Wyner-Ziv Based Bidirectionally Decodable Video Coding
1 Introduction
2 Analysis and Implementation of Wyner-Ziv Based M-frame
2．1 Source Coding with Two Alternative Predictions
2．2 Implementation of Wyner-Ziv M-frame
3 Proposed Wyner-Ziv Based Bidirectionally Decodable Video Coding
3．1 Pre-calculation of Future Reconstruction
3．2 Motion Estimation and Motion Vector Compression
3．3 DCT Coefficients Compression
3．4 Optimal Lagrangian Multiplier for Motion Estimation
3．5 Slepian-Wolf Coding
3．6 Simplification of SWC Decoding
3．7 MMSE Reconstruction
4 Functionalities of the Proposed WZ-BID Scheme
4．1 On Supporting VCR Functionality
4．2 Stream Switching
4．3 Error Resilience
5 Experimental Results
5．1 Compression Efficiency
5．2 The Support of VCR Functionality
5．3 Application in Error Resilience
5．4 Application in Stream Switching
Conclusion
Part BError Resilience and Concealment for Packet Video Transmission
Chapter 5Lossless Error Resilience Transcoding
1 Introduction
2 Lossless Error Resilient Transcoding （LERT）
2．1 LERT Transcoder
2．2 LERT Decoder
2．3 Video Server with Adaptive Error Robustness
2．4 Experiments
3 Conclusion
Chapter 6Joint Forward Backward Concealment
1 Introduction
2 Proposed Backward Concealment （BC）
2．1 Background and Basic Idea
2．2 Backward Decoding for Referenced Pixels
2．3 MV Based Concealment of Unreferenced Pixels
2．4 Verification and Analysis
3 Joint Forward Backward Concealment （JFBC）
3．1 Basic Model
3．2 Error Analysis for Forward Error Concealment
3．3 Error Analysis for Backward Error Concealment
3．4 Pixel-level Adaptive LMMSE
Experiments
Conclusion
Part CSoft Visual Communication
Chapter 7Distributed Wireless Visual Communication
1 Introduction
2 Related Works
2．1 Distributed Video Coding
2．2 Distributed Video Transmission over Wireless Network
2．3 SoftCast
3 Proposed DCast framework
3．1 Coset Coding
3．2 Estimation of Coset Quantization Step
3．3 Power Allocation
3．4 Packaging and Transmission
3．5 LMMSE at Decoder
4 Power-Distortion Optimization
4．1 Relationship between Variables
4．2 MV Transmission Power Pmv and MV Distortion ?
4．3 MV Distortion ?2 △ and Prediction Noise Variance ?
4．4 Distortion D as a Function of Pcoset and ?
4．5 The Solution
5 Experiments
5．1 PDO Model Verification
5．2 Unicast Performance
5．3 Evaluation of Each Module
5．4 Robustness Test
5．5 Muhicast Performance
5．6 Complexity and Bit Rate
6 Conclusion
Chapter 8Wavelet Based Soft Video Broadcast
1 Introduction
2 Proposed WaveCast
2．1 MCTF Based 3D Wavelet Transform
2．2 Power Distortion Optimization
2．3 Packaging and Modulation
2．4 Transmission of Motion Information
2．5 Receiver
3 Coset Coding and Power-distortion Analysis
3．1 Coset Coding
3．2 Coset Coding Optimization
3．3 Power Distortion Analysis of WaveCast
3．4 Comparison with SoftCast
4 Experiments
4．1 Narrow Band Test
4．2 Broad Band Test
5 Conclusion
Chapter 9Conclusions
References
Noun Index

《分布式视频通信》：重塑实时互动体验的基石 在信息爆炸、连接无处不在的时代，实时、高质量的视频通信已不再是奢侈品，而是现代社会不可或缺的组成部分。从远程协作、在线教育，到虚拟现实社交、沉浸式娱乐，再到智慧城市监控、自动驾驶辅助，视频通信的应用场景正以前所未有的速度扩展和深化。然而，伴随而来的是对网络带宽、延迟、稳定性和可扩展性的严峻挑战。传统集中式的视频处理和分发模式，在应对海量用户、多终端、复杂网络环境时，显得力不从心。《分布式视频通信》正是应运而生，致力于探索和构建一种全新的视频通信范式，通过将计算、存储和分发能力分散到网络的边缘，打破中心化瓶颈，实现更高效、更灵活、更具弹性的视频通信服务。 本书并非仅仅停留在对现有技术的罗列和浅层介绍，而是深入剖析分布式视频通信的核心原理、关键技术、架构设计、以及在各类前沿场景中的应用潜力。它旨在为读者提供一个全面而深刻的理解框架，使其能够把握分布式视频通信的脉络，洞悉其发展趋势，并为实际问题的解决和创新应用的开发奠定坚实的基础。 第一部分：分布式视频通信的理论基础与核心概念 本部分将奠定读者对分布式系统和视频通信基础的认知，并在此基础上引出分布式视频通信的独特性与必要性。 第一章：分布式系统的基石 分布式系统的定义与特征： 深入探讨分布式系统的概念，包括并发性、无共享性、异构性、容错性、可扩展性等关键特征。分析其与集中式系统的本质区别，以及为何分布式架构是应对现代通信挑战的必然选择。 分布式系统中的一致性问题： 介绍CAP定理（Consistency, Availability, Partition Tolerance）及其对分布式系统设计的影响。探讨不同的一致性模型（强一致性、最终一致性等），以及在视频通信场景下如何权衡一致性与可用性。 分布式系统的通信模式： 阐述点对点通信、发布-订阅模式、消息队列等在分布式系统中的应用。分析不同通信模式的优缺点，以及在视频流传输中的适用性。 分布式系统的容错与恢复机制： 探讨数据冗余、副本管理、故障检测、自动恢复等容错技术。分析这些技术如何保障视频通信的连续性和可靠性。 第二章：视频通信的挑战与机遇 视频信号的特性与处理： 深入讲解视频信号的编码（如H.264, H.265, AV1）、解码、传输、渲染等关键环节。分析视频流的高带宽、低延迟、同步性等要求。 传统视频通信的瓶颈： 剖析集中式服务器在处理大规模并发连接、应对网络波动、提供低延迟服务方面存在的局限性。例如，单点故障的风险，中心服务器的计算和带宽压力，以及因地理位置造成的延迟差异。 分布式范式的引入： 详细阐述将计算、存储和分发能力向网络边缘迁移的意义。分析其如何缓解中心化瓶颈，提升响应速度，优化资源利用率，并为个性化服务提供基础。 分布式视频通信的应用前景： 展望分布式视频通信在各个领域带来的变革性影响，例如，为VR/AR提供低延迟的沉浸式体验，为大规模在线会议提供流畅的服务，为智能交通系统提供实时的视频分析等。 第二部分：分布式视频通信的关键技术与架构设计 本部分将聚焦于实现分布式视频通信所需的具体技术手段和系统设计理念。 第三章：边缘计算在视频通信中的赋能 边缘计算的原理与部署： 介绍边缘计算的概念、架构和部署模式（如移动边缘计算MEC，内容分发网络CDN）。分析边缘节点如何靠近用户，缩短数据传输路径。 视频编码与解码的边缘化： 探讨在边缘节点进行视频编码和解码的可行性与优势。例如，通过边缘节点对视频进行预处理、转码，减少回传中心的数据量，降低中心服务器的负担。 视频处理与分析的边缘化： 讲解如何在边缘进行实时视频分析，如目标检测、行为识别、人脸识别等，并将分析结果而非原始视频流传输回中心，极大地节省带宽。 边缘协同与智能调度： 讨论多个边缘节点之间如何协同工作，实现视频流的智能分发和负载均衡。分析边缘智能调度算法在优化资源分配、降低延迟方面的作用。 第四章：分布式流媒体传输协议与技术 实时传输协议（RTP）的挑战与改进： 分析RTP在分布式场景下的局限性，如丢包处理、拥塞控制等。探讨基于UDP的传输协议在低延迟场景下的优化方案。 WebRTC与浏览器端分布式通信： 深入讲解WebRTC（Web Real-Time Communication）的技术架构，包括P2P连接、SDP（Session Description Protocol）、ICE（Interactive Connectivity Establishment）等。分析WebRTC如何实现浏览器之间的直接视频通信，并讨论其在分布式场景下的应用。 长连接与短连接的协同： 探讨如何利用长连接（如WebSocket）进行信令控制和状态管理，以及利用短连接（如UDP）进行实时视频数据传输。 QUIC协议及其在视频传输中的潜力： 介绍QUIC协议（Quick UDP Internet Connections）的设计理念，特别是其在拥塞控制、连接迁移、多路复用等方面的优势。分析QUIC如何成为下一代分布式视频通信的重要支撑。 第五章：分布式视频存储与管理 分布式文件系统与对象存储： 介绍HDFS（Hadoop Distributed File System）、Amazon S3等分布式存储技术，以及它们在存储海量视频数据方面的应用。 视频内容的缓存与预取： 探讨CDN（Content Delivery Network）的缓存策略，以及如何通过智能预取技术，将用户可能需要的视频内容提前部署到边缘节点，减少访问延迟。 视频数据的分布式索引与检索： 讲解如何构建分布式索引，实现对海量视频库的高效检索。分析视频内容的元数据管理和内容感知存储。 数据一致性与可用性保障： 结合分布式存储的特点，探讨如何保证视频数据的最终一致性，以及在节点故障时如何快速恢复数据访问。 第六章：分布式视频通信的架构模式 点对点（P2P）通信模式： 详细分析P2P模式在视频通信中的应用，包括其优势（如降低服务器成本、增强鲁棒性）和挑战（如NAT穿透、节点发现、网络拓扑管理）。 混合式（Hybrid）架构： 介绍中心服务器与边缘节点相结合的混合式架构。分析中心服务器如何承担信令控制、用户认证、负载均衡等任务，而边缘节点负责视频的编码、解码、分发等。 基于微服务的分布式架构： 探讨如何利用微服务将视频通信系统解耦，每个服务独立部署和扩展。分析微服务架构的优势，如灵活性、可维护性、可伸缩性。 区块链在分布式视频通信中的探索： 介绍区块链技术在去中心化身份认证、内容版权保护、激励机制等方面的潜在应用，为分布式视频通信提供新的可能性。 第三部分：分布式视频通信的应用与发展趋势 本部分将深入探讨分布式视频通信在不同领域的实际应用，并展望其未来的发展方向。 第七章：前沿应用场景的分布式视频通信实践 增强现实（AR）/虚拟现实（VR）中的低延迟视频流： 分析AR/VR对视频通信的极低延迟要求，以及分布式架构如何通过边缘计算和P2P传输来满足这些需求，实现沉浸式交互。 大规模在线会议与协作： 探讨分布式架构如何为成千上万的参会者提供稳定、高清的视频通信服务，解决传统集中式会议系统面临的带宽和计算瓶颈。 智能交通与车联网通信： 分析车辆之间的实时视频数据交互、车路协同对分布式视频通信的要求，以及边缘计算如何在路侧单元部署，提供低延迟的感知和决策支持。 远程医疗与健康监测： 探讨分布式视频通信在远程诊断、实时手术指导、远程病人监护中的应用，强调数据安全和隐私保护的重要性。 智慧城市与安防监控： 分析分布式架构如何实现海量摄像头数据的边缘采集、分析和分发，提升城市管理效率和公共安全水平。 第八章：安全性、隐私与合规性 分布式视频通信中的安全挑战： 探讨在分布式环境中可能面临的安全威胁，如数据泄露、未经授权的访问、DDoS攻击等。 端到端加密与认证机制： 介绍在分布式架构下如何实现视频流的端到端加密，以及用户身份的有效认证。 隐私保护的技术与策略： 讨论如何在保证服务质量的同时，最大程度地保护用户隐私，例如，数据匿名化、差分隐私等技术。 合规性与法规遵循： 分析不同国家和地区关于数据传输、存储和隐私保护的法律法规，以及分布式视频通信系统如何满足这些合规性要求。 第九章：未来发展趋势与挑战 AI驱动的视频通信： 探讨人工智能（AI）在视频通信中的进一步融合，如智能编码、智能增强、智能内容识别、智能故障预测等。 5G/6G网络对分布式视频通信的影响： 分析新一代移动通信技术将如何为分布式视频通信提供更强大的网络支撑，例如，超低延迟、海量连接、高带宽。 边缘智能与联邦学习： 探讨如何利用联邦学习等技术，在不直接传输原始数据的情况下，在边缘节点上训练和优化AI模型，进一步提升视频通信的智能化水平。 可信计算与去中心化： 展望更加去中心化、更加可信的分布式视频通信体系，以及区块链等技术在其中的作用。 标准与互操作性： 讨论行业标准在推动分布式视频通信技术发展和生态构建中的重要性。 《分布式视频通信》是一本内容全面、论述深入的著作，它不仅为研究人员、工程师和开发者提供了宝贵的知识财富，更将引领我们迈向一个更加互联互通、实时互动的数字未来。通过对本书的学习，读者将能够深刻理解分布式视频通信的本质，掌握其核心技术，并能够创新性地应用这些知识，解决实际问题，推动技术的进步。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书的一个非常突出的优点是它的前瞻性和广阔的视野。作者并没有将目光仅仅局限于当前的主流技术栈，而是将大量的篇幅投入到了对新兴趋势的探讨上，比如基于AI的自适应码率控制，以及边缘计算在视频分发中的潜力。这些内容并非空泛的展望，而是结合了实际研究案例进行讨论，使得论述既有理论高度又具实践指导意义。这使得这本书的价值不仅仅停留于当下，它更像是一份指引未来技术方向的路线图。对于那些希望站在行业前沿，预判下一代视频通信技术发展方向的工程师和研究人员来说，这本书提供的思维框架无疑是极其宝贵的财富，它拓宽了我对这个领域未来可能性的想象空间。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计非常精美，封面采用了深邃的蓝色调，配以抽象的光影线条，给人一种科技感和未来感。内页纸张的质感也相当不错，印刷清晰，字体大小适中，阅读起来非常舒适。我尤其欣赏作者在排版上的用心，图表和公式的布局都经过精心设计，即使是复杂的系统架构图也能一目了然。虽然我不是专业工程师，但光是翻阅这些图示，就能感受到作者对知识体系构建的严谨态度。这样的实体书，放在书架上也是一件赏心悦目的艺术品，让人忍不住想要随时拿起翻阅。对于那些追求阅读体验和物理感受的读者来说，这本书的硬件素质绝对是加分项，它让学习过程本身变成了一种享受，而非负担。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙述风格非常独特，它不像教科书那样刻板说教，反而带有一种老派工程师的务实和幽默感。作者在解释复杂概念时，常常会穿插一些个人经历或行业轶事，使得原本枯燥的技术讨论变得生动起来。例如，在讲述网络抖动对用户体验影响的那一节，作者用了一个非常形象的比喻来描述数据包丢失的后果，瞬间就抓住了我的注意力。这种亦师亦友的写作方式，极大地降低了技术学习的心理门槛。我常常在深夜里读到某些段落，会心一笑，感觉自己不是在面对一本冰冷的技术书籍，而是在与一位经验丰富的行业前辈进行深入交流。这种人情味让这本书的阅读过程充满了乐趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书的理论深度实在令人惊叹，它不像市面上许多同类书籍那样浮于表面，只是简单罗列一些流行的框架或API。相反，作者似乎花了大量篇幅在追溯底层原理，从信息论的基础到实时传输协议（RTP/RTCP）的每一个细节，都进行了深入的剖析。阅读过程中，我能感受到作者深厚的学术功底，他对数据压缩算法的演进历史及其背后的数学原理的阐述，既严谨又充满洞察力。虽然有些章节需要我反复阅读并结合其他资料辅助理解，但这种“啃硬骨头”的体验，最终带来的知识结构上的坚实感是无可替代的。它不是一本用来快速入门的“速查手册”，更像是一部需要时间沉淀才能真正消化的学术专著，适合希望系统构建深厚技术内功的读者。

评分☆☆☆☆☆

从学习工具的角度来看，这本书的配套资源组织得非常出色。虽然我主要关注的是文字内容，但我注意到书中频繁引用的代码示例和实验数据都是可以从一个特定的在线资源库中获取的。这对于验证书中提出的理论模型至关重要。我尝试下载了几个核心算法的参考实现，发现它们结构清晰，注释详尽，完美地对应了书中的理论推导。这种理论与实践的无缝衔接，极大地提高了学习效率。我不用花费大量时间去重新搭建实验环境，而是可以直接在作者提供的基础上进行修改和扩展，这对于想把理论快速转化为实际应用的人来说，是不可多得的便利。这种对学习闭环的完整构建，显示了作者极强的工具化思维。