数字视频技术及应用 杨建平 9787030256300 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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杨建平 著

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030256300

商品编码：29336472752

包装：平装

出版时间：2009-10-01

图书基本信息
图书名称	数字视频技术及应用
作者	杨建平
定价	30.00元
出版社	科学出版社
ISBN	9787030256300
出版日期	2009-10-01
字数
页码
版次	1
装帧	平装
开本	16开
商品重量	0.440Kg

内容简介

本书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。 本书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。

作者简介

目录

编辑推荐

文摘

序言

《数字视频技术与前沿应用》 内容简介 在信息爆炸的时代，视频已成为信息传播、文化交流和生活娱乐不可或缺的重要媒介。从高清电影到实时直播，从虚拟现实到增强现实，数字视频技术的每一次飞跃都深刻地改变着我们的观看体验和互动方式。本书旨在全面系统地阐述数字视频的核心技术，深入剖析其在各个领域的广泛应用，并展望未来的发展趋势，为广大读者，特别是对视频技术感兴趣的工程师、研究人员、开发者及学生提供一份详实的参考。 第一部分：数字视频技术基础 本部分将从最基础的原理出发，为读者构建对数字视频技术的完整认知框架。 图像与视频的数字化： 深入探讨模拟信号如何转换为数字信号，包括采样、量化和编码等关键过程。我们将详细介绍像素的概念、分辨率的意义、色彩空间（如RGB、YCbCr）的转换与表示，以及帧率（FPS）对视频流畅度的影响。理解这些基本概念是掌握后续所有数字视频技术的前提。 视频压缩技术： 视频数据的海量特性使得高效压缩成为可能。本章将重点介绍两种主流的视频压缩标准——MPEG系列（MPEG-1, MPEG-2, MPEG-4, H.264/AVC, H.265/HEVC）和AV1。我们将详细解析其背后的核心编码原理，例如： 预测编码： 包括帧内预测（Intra-prediction）和帧间预测（Inter-prediction），阐述如何利用空间和时间冗余来降低数据量。 变换编码： 如离散余弦变换（DCT）或离散正弦变换（DST），将图像数据转换到频域，以便于量化。 量化： 解释如何根据人眼对不同频率信息的敏感度差异，对变换后的系数进行舍入，去除冗余信息。 熵编码： 如霍夫曼编码（Huffman Coding）或算术编码（Arithmetic Coding），将量化后的数据进行无损压缩，进一步提高压缩效率。 环路滤波： 介绍去块效应滤波器（Deblocking Filter）和样本自适应偏移（SAO）等技术，用于改善编码过程中产生的图像失真。 我们将对比不同编码标准的性能，分析其在压缩率、编码复杂度、解码复杂度以及画质方面的优劣。 视频信号处理与增强： 除了压缩，视频信号的处理和增强也是提升观看体验的重要环节。本章将涵盖： 去噪： 介绍空间域和变换域的去噪算法，如何有效去除视频中的随机噪声，同时保留图像细节。 去模糊： 探讨各种去模糊技术，如维纳滤波、盲反卷积等，用于恢复因相机抖动或失焦导致的模糊图像。 超分辨率重建： 介绍从低分辨率图像重建高分辨率图像的技术，包括基于插值、基于学习（如深度学习）的方法，以及其在视频放大和细节恢复中的应用。 色彩校正与调整： 讲解如何根据环境光照、相机特性等因素，对视频色彩进行校正和增强，使其更符合人的视觉感知。 运动估计与补偿： 这是视频压缩和运动分析的核心。我们将详细介绍各种运动估计算法，如块匹配算法（FS, UMHexagon, EAS）和像素域算法，以及如何利用运动补偿来预测和表示帧间的运动，从而显著提高压缩效率。 视频格式与封装： 视频文件并非仅仅是编码后的数据流，还需要通过特定的格式进行组织和封装。本章将介绍： 常见的视频容器格式： 如MP4, MKV, AVI, MOV, FLV等，分析它们的结构、支持的编码格式以及各自的优缺点。 音频编码与封装： 视频通常伴随音频，我们将简要介绍主流的音频编码格式（如AAC, MP3, AC-3, Opus）以及音频在视频容器中的封装方式。 元数据与字幕： 讲解视频文件如何存储标题、导演、演员等元数据，以及字幕的格式（如SRT, ASS）和在视频中的嵌入方式。 数字视频播放与渲染： 最终，数字视频需要通过播放器进行解码和显示。本章将探讨： 解码流程： 对视频压缩数据进行反向解析，恢复原始图像数据。 图形渲染管线： 介绍GPU如何在屏幕上绘制视频帧，包括纹理映射、着色、混合等关键步骤。 实时视频处理： 讲解如何在视频播放过程中进行实时滤镜、特效添加等操作。 第二部分：数字视频的前沿应用 在掌握了数字视频的基础技术之后，本部分将深入探讨其在各个领域的创新应用，展现技术如何赋能各行各业。 广播电视与流媒体： 高清（HD）、超高清（UHD, 4K, 8K）视频： 详细介绍高分辨率视频的特点、编码挑战以及普及带来的观看体验提升。 HDR（高动态范围）技术： 解释HDR如何在亮度、对比度和色彩方面提供更丰富的细节，以及其实现原理（如PQ, HLG）。 直播技术： 探讨实时视频采集、编码、传输和分发的关键技术，包括RTMP, WebRTC, HLS, DASH等协议，以及CDN（内容分发网络）的作用。 点播与个性化推荐： 分析视频平台如何利用大数据和算法为用户提供个性化的观看内容。 电影制作与后期处理： 数字电影拍摄与后期流程： 介绍数字摄影机的工作原理，以及后期调色、特效合成（VFX）、三维（3D）电影制作等技术。 虚拟制作： 探讨LED墙、实时渲染引擎（如Unreal Engine, Unity）等技术在电影拍摄中的应用，如何实现更高效、更灵活的场景搭建和虚拟角色表演。 AI在影视领域的应用： 例如，AI辅助剪辑、AI生成内容（AIGC）、AI驱动的数字人等。 通信与协作： 视频会议与远程办公： 分析视频编码、网络传输协议（如WebRTC）在保障低延迟、高质量音视频通信中的作用。 即时通讯中的视频功能： 讲解社交媒体和即时通讯应用如何集成视频通话、短视频分享等功能。 虚拟现实（VR）与增强现实（AR）： VR视频内容制作与播放： 探讨360度视频、VR头显的成像原理、头部追踪技术，以及VR视频编码的特殊性。 AR叠加与交互： 分析AR技术如何将虚拟内容叠加到真实世界，包括物体识别、场景理解、内容渲染等。 视频在沉浸式体验中的作用： 视频内容如何为VR/AR用户提供更丰富、更逼真的感官体验。 安防监控与智能分析： 高清监控视频的应用： 探讨高清视频在细节捕捉、证据留存方面的优势。 视频智能分析（VA）： 详细介绍目标检测、人脸识别、行为分析、车牌识别、人数统计等AI算法在视频监控中的应用，如何实现自动化、智能化管理。 视频摘要与检索： 探讨如何从海量监控视频中快速提取关键信息，进行高效检索。 医疗健康： 远程医疗与视频诊断： 探讨高清视频在远程会诊、手术指导中的应用，以及对图像质量的要求。 医学影像分析： 介绍AI技术如何分析医学影像（如CT, MRI），辅助医生进行疾病诊断。 医疗培训与模拟： 视频和VR技术在医学生培训、手术模拟中的应用。 工业制造与自动化： 机器视觉与质量检测： 讲解机器视觉系统如何利用摄像头和图像处理技术，实现产品缺陷检测、尺寸测量等。 工业机器人与远程操控： 视频反馈在机器人远程操作、协同作业中的重要性。 数字孪生与模拟： 视频和3D技术构建的数字孪生在生产线监控、流程优化中的应用。 教育与培训： 在线教育平台： 视频课程、直播互动在现代教育中的核心地位。 交互式教学视频： 探讨如何通过嵌入测验、链接等方式，提升视频教学的互动性和效果。 VR/AR教育应用： 利用沉浸式技术创造更具吸引力和实践性的学习体验。 第三部分：数字视频的未来展望 在了解了现有技术和应用的基础上，本部分将着眼未来，探讨数字视频技术可能的发展方向和面临的挑战。 AI驱动的视频革命： AI生成视频（AIGC）： 深入探讨文本生成视频、图像生成视频、视频风格迁移等技术，预示内容创作的巨大变革。 AI增强视频处理： AI在超分辨率、去噪、去伪影、色彩增强等方面的持续突破，将带来前所未有的画质提升。 AI驱动的视频理解： AI将能够更深入地理解视频内容，实现更精准的搜索、摘要、推荐和场景分析。 更高效的编码标准： 下一代视频编码（如VVC/H.266）： 分析其相对于HEVC的优势，以及在4K/8K、HDR等场景下的性能提升。 基于AI的编码： 探索将AI模型融入编码器的可能性，实现更智能、更高效的压缩。 沉浸式与交互式体验的深化： 光场（Light Field）技术： 探索捕捉和渲染真实三维场景的技术，实现更自然的视觉效果。 全息视频： 展望未来，全息视频能否成为现实，以及其对传输和显示技术的要求。 更强的交互性： 结合传感器、触觉反馈等技术，使视频体验从被动观看向主动互动转变。 网络传输与基础设施的演进： 5G/6G对视频传输的影响： 更高的带宽、更低的延迟将如何支持更高级别的视频应用，如8K直播、低延迟VR。 边缘计算在视频处理中的作用： 将计算能力推向网络边缘，减少延迟，提高响应速度。 伦理与社会影响： 深度伪造（Deepfake）的挑战： 探讨AI生成视频带来的伦理、法律和社会风险，以及应对策略。 内容审核与版权保护： AI在自动化内容审核、版权追溯中的作用与局限。 数字鸿沟与可访问性： 确保所有人都能公平地获取和使用数字视频技术。 本书力求以清晰的逻辑、详实的论证和丰富的案例，带领读者穿越数字视频技术的过去、现在与未来。无论是初学者还是资深从业者，都将从中获益，深刻理解数字视频如何塑造我们的世界，并为未来的发展提供有益的启示。

评分☆☆☆☆☆

这本《数字视频技术及应用》的作者杨建平，真的把数字视频领域的复杂技术讲得深入浅出，我作为一个刚接触视频编码和传输的初学者，最大的感受就是茅塞顿开。它不像那种纯理论的教科书，读起来枯燥乏味，而是紧密结合了实际应用场景，这一点太加分了。比如，在讲到MPEG标准族的时候，作者并没有停留在介绍几个缩写字母上，而是详细剖析了它们在不同时代的迭代逻辑和技术侧重点，让人很容易理解为什么会有H.264到HEVC的演进。更让我印象深刻的是，书中对视频质量评价体系（如PSNR和SSIM）的阐述，它不仅告诉你公式怎么算，更重要的是告诉你这些指标在实际工程中意味着什么，以及它们各自的局限性，这对于我们后期在做系统优化时选择正确的评估标准至关重要。我个人觉得，对于那些希望从“会用”视频软件升级到“理解”视频底层原理的工程师或者学生来说，这本书绝对是一份实用的操作指南和坚实的理论基石。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我原本以为涉及到“数字视频技术”这种偏硬核的范畴，内容会非常抽象和晦涩，但这本书的叙事方式非常流畅，作者在组织章节结构上功力深厚。它似乎有一种魔力，能把原本让人望而生畏的信号处理和信息论知识，巧妙地编织进对实际视频流处理流程的描述中。例如，在深入讲解离散余弦变换（DCT）时，它没有直接丢出复杂的数学矩阵，而是通过生动的比喻和图示，解释了它是如何“剥离”掉视频数据中冗余信息的，这个过程读起来就像在看一部精密的拆解动画。我尤其欣赏作者对“码率控制”这一关键环节的处理，这部分内容往往是理论和实践脱节的重灾区，但在这里，作者清晰地划分了CBR、VBR、CRF等模式的优缺点及其适用场景，为我后续搭建流媒体服务时提供了非常清晰的决策框架。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验，让我感觉像是跟随一位经验丰富的老工程师在车间里进行实地考察。它不是那种只停留在概念层面的概述，而是充满了对工程细节的敬畏和把控。最让我受益匪浅的是关于视频传输和网络适应性的章节。在当前万物互联的时代，视频传输的实时性和可靠性是生命线。书中对RTP/RTCP协议栈的解析非常细致，包括如何处理丢包、抖动对播放体验的影响，以及如何通过反馈机制动态调整发送速率。这些内容在很多同类书籍中要么被一笔带过，要么就是过度简化，但《数字视频技术及应用》却提供了足够的深度去支撑工程师进行故障排查和性能调优。读完这部分，我再去看网络抓包数据时，那些曾经模糊不清的字段现在都清晰地勾勒出了它们在整个视频生命周期中的角色。

评分☆☆☆☆☆

我通常对教材类的书籍持保留态度，因为很多都是为了教学而编写，内容陈旧或者过于僵硬。但杨建平的这部作品，却展现出一种难得的前瞻性。尽管数字视频技术日新月异，但这本书所建立的底层原理框架异常稳固，这使得即便是面对最新的4K/8K和HDR技术挑战，我们也能快速定位到新的技术是如何在经典理论上进行迭代和优化的。比如，当讨论到色彩空间转换时，它不满足于只讲Rec. 709，而是引出了更广色域的Rec. 2020，并解释了从YUV到XYZ的数学关系，这种对基础理论的扎实夯实，保证了知识的生命力。对于希望在技术领域保持长期竞争力的专业人士而言，这样的基础教育比堆砌最新的技术名词要重要得多。

评分☆☆☆☆☆

这本书在配图和案例的选择上做得非常用心，这极大地缓解了纯文本带来的阅读疲劳。我注意到，作者在解释复杂算法时，经常会穿插一些精心设计的流程图和数据结构示意图，这些视觉辅助工具帮我快速地在大脑中构建了模型的空间感。举个例子，在讲解熵编码（如CABAC）时，那些关于概率模型和上下文选择的描述，如果仅仅依靠文字来想象，很容易陷入迷茫。但书中用清晰的树状图展示了编码路径的选择过程，瞬间就清晰了。这种注重直观理解的设计思路，体现了作者对读者学习路径的深刻洞察。总而言之，这本书成功地架起了一座从理论数学到工程实践的坚固桥梁，是我近几年来阅读过的技术书籍中，完成度最高的一本。