音视频多媒体处理技术与实践--基于i MX27处理器 张太镒 9787512402904 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张太镒 著

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出版社： 北京航空航天大学出版社

ISBN：9787512402904

商品编码：29577100596

包装：平装

出版时间：2011-01-01

基本信息

书名：音视频多媒体处理技术与实践--基于i MX27处理器

定价：59.00元

作者：张太镒

出版社：北京航空航天大学出版社

出版日期：2011-01-01

ISBN：9787512402904

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.722kg

编辑推荐

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内容提要

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美国飞思卡尔公司的高性能音视频多媒体处理专用芯片i.mx27，集成arm9处理器核和mpeg-4、h.264视频压缩硬件编解码器，以及嵌入式系统设计所需几乎所有的外部接口，可以用i.mx27单芯片研发设计复杂的用于移动影视播放器、智能电话、无线pda及其他便携式音视频终端等多媒体产品，研发周期短、成本低、性能。
本书在详细介绍arm9处理器核的组成、存储器配置、寄存器、中断控制器和引导模式的基础上，用较大的篇幅着重介绍该芯片集成的数字音频复用器、cmos图像传感器接口、视频压缩编解码器、增强型多媒体加速器和液晶显示控制器等，以及开发工具、实验教学平台和多媒体产品应用范例。
本书可作为从事多媒体音视频处理技术领域工程技术人员的设计参考资料，亦可作为大学电子与信息类专业音视频处理和微处理器接口技术课程的辅助教材。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《数字图像处理与计算机视觉：理论、算法与应用》 内容简介： 本书系统地阐述了数字图像处理和计算机视觉领域的关键理论、核心算法以及实际应用。全书内容涵盖了从基础的图像采集、表示，到复杂的图像分析、识别，再到高级的场景理解和三维重建，为读者构建了一个全面而深入的知识体系。本书旨在帮助读者掌握数字图像处理与计算机视觉的核心技术，理解其背后的数学原理和算法思想，并能将其应用于解决实际问题。 第一部分：数字图像处理基础 本部分将从数字图像最基本的概念入手，为后续章节打下坚实的基础。 第一章：数字图像基础 图像的形成与采集： 详细介绍光线如何通过光学系统成像，以及传感器（如CCD、CMOS）如何将光信号转化为电信号，最终形成数字图像。我们将探讨采样和量化的基本原理，理解像素（pixel）的概念，以及数字图像在计算机中是如何存储和表示的。 图像的数学表示： 深入讲解图像的数学模型，包括二维函数、像素值（灰度、颜色）、色彩空间（如RGB、HSV、YCbCr）的定义、转换及其特性。我们将分析不同颜色空间在图像处理和应用中的优劣。 图像的基本操作： 介绍对图像进行的基本几何变换，如平移、旋转、缩放、裁剪；以及灰度变换，如亮度调整、对比度增强、直方图均衡化等。这些操作是后续更复杂处理的基础。 第二章：图像增强 图像增强旨在改善图像的视觉质量，使其更适合人眼观察或进一步的分析处理。 空间域增强： 点运算： 详细介绍伽马校正、对数变换、分段线性变换等，分析它们如何改变像素值以达到增强目的。 模板（核）运算： 重点讲解卷积（convolution）操作，以及各种滤波器（filter）的应用。我们将分析平滑滤波器（如均值滤波、高斯滤波）在去噪方面的作用，以及锐化滤波器（如Sobel、Laplacian）如何突出图像边缘和细节。 直方图处理： 深入探讨直方图均衡化和直方图规定化，理解它们如何重新分配像素值以改善图像的对比度。 频率域增强： 傅里叶变换基础： 介绍一维和二维离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT），理解图像在频率域的表示。 频率域滤波： 讲解低通滤波、高通滤波、同态滤波等在频率域的应用，分析它们与空间域滤波在去噪和锐化上的异同。 第三章：图像复原 图像复原旨在去除因传感器、传输过程或噪声污染而产生的退化，尽可能恢复图像的原始信息。 噪声模型与去除： 详细介绍常见的图像噪声模型，如高斯噪声、椒盐噪声、周期噪声等，并分析各种降噪算法，包括空间域降噪（如中值滤波、维纳滤波）和频率域降噪。 退化模型的逆过程： 介绍退化函数（点扩散函数）的概念，以及如何通过逆滤波、维纳滤波等方法来恢复退化图像。我们将分析限制性维纳滤波在处理噪声和退化时的权衡。 盲去卷积： 讨论在不知道退化函数的情况下，如何同时估计退化函数和原始图像的问题，介绍一些迭代算法。 第四章：彩色图像处理 彩色图像包含丰富的信息，其处理也比灰度图像更为复杂。 彩色模型与变换： 详细讲解RGB、HSV、YCbCr等常用彩色模型，以及它们之间的转换方法。分析不同模型在特定应用场景下的优势。 彩色图像增强： 介绍在彩色模型下进行的增强操作，如根据特定通道进行调整、颜色均衡化等。 彩色图像分割： 探讨基于颜色特征的分割技术，如阈值分割、区域生长等。 第二部分：计算机视觉核心技术 本部分将聚焦于计算机视觉领域，重点介绍图像如何被“理解”，并从中提取有意义的信息。 第五章：图像分割 图像分割是将图像划分为若干个具有相似特征的区域（或对象）的过程，是许多高级视觉任务的基础。 阈值分割： 详细介绍全局阈值、局部阈值、Otsu’s方法等，以及如何选择合适的阈值。 区域基分割： 讲解区域生长、区域分裂与合并等方法，分析其在连接相似像素方面的优势。 边缘检测： 深入讲解Canny边缘检测算法，分析其多阶段的原理和效果。回顾Sobel、Laplacian算子在边缘检测中的应用。 基于模型的方法： 介绍Active Contour Models（Snakes）和Level Set Methods等，分析它们如何利用图像信息和模型形状进行分割。 Watershed算法： 讲解其基于拓扑学原理的分割方法。 第六章：特征提取与描述 特征是图像中最具辨别力的信息，提取和描述特征是实现图像识别和匹配的关键。 角点检测： 介绍Harris角点检测器、Shi-Tomasi角点检测器等，分析它们在检测图像中的关键点的原理。 斑点（Blob）检测： 讲解LoG（Laplacian of Gaussian）、DoG（Difference of Gaussians）等算子在检测尺度不变斑点上的应用。 尺度不变特征变换（SIFT）： 详细讲解SIFT算法，包括尺度空间极值检测、关键点定位、方向分配和描述符生成，分析其对尺度、旋转和光照变化的鲁棒性。 加速鲁棒特征（SURF）： 介绍SURF算法，理解其如何通过积分图等技术加速SIFT的计算。 方向梯度直方图（HOG）： 讲解HOG特征的计算过程，以及它在行人检测等任务中的成功应用。 其他特征描述符： 简要介绍ORB、BRISK等其他常用特征描述符。 第七章：图像配准与拼接 图像配准是指将不同时间、不同视角或不同传感器采集到的图像进行空间对齐，图像拼接则是利用配准结果将多幅图像融合成一张无缝的全景图。 配准的类型： 介绍刚性配准、仿射配准、投影配准等。 基于特征的配准： 详细讲解利用SIFT、SURF等特征点进行匹配、模型估计（如RANSAC）和变换应用的过程。 基于区域的配准： 介绍互相关、相位相关等方法。 图像拼接： 讲解图像投影变换、羽化融合等技术，实现无缝全景图的生成。 第八章：对象识别与分类 本章将介绍如何让计算机“认识”图像中的物体，并将其归类。 传统的识别方法： 基于模板匹配： 介绍模板匹配的基本原理及其局限性。 基于特征的识别： 讲解如何利用之前提取的特征（如SIFT、HOG）构建分类器，如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）等，实现对象的识别。 物体形状分析： 介绍轮廓、形状上下文等形状特征的提取与匹配。 基于深度学习的识别： 卷积神经网络（CNN）基础： 详细介绍CNN的结构，包括卷积层、池化层、全连接层，以及激活函数（如ReLU）。 经典CNN模型： 讲解LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、Inception等经典CNN模型的设计理念和架构。 迁移学习： 介绍如何利用预训练模型进行迁移学习，加速模型的训练并提高性能。 常用数据集与评估指标： 介绍ImageNet、CIFAR-10等数据集，以及准确率、召回率、F1分数等评估指标。 第九章：目标检测与跟踪 目标检测是在图像中定位出特定对象的位置并进行分类，目标跟踪则是在视频序列中持续跟踪目标。 传统目标检测方法： 回顾滑动窗口+分类器的方法。 基于深度学习的目标检测： 两阶段检测器： 讲解Faster R-CNN、Mask R-CNN等，分析其区域建议网络（RPN）的工作原理。 一阶段检测器： 介绍YOLO（You Only Look Once）系列和SSD（Single Shot MultiBox Detector）等，分析其速度优势。 目标跟踪： 传统跟踪方法： 介绍基于模板匹配（如Mean-Shift、CamShift）、基于光流法的跟踪。 基于深度学习的跟踪： 介绍Siamese网络等在目标跟踪中的应用。 第三部分：高级应用与前沿技术 本部分将探讨数字图像处理和计算机视觉在更广泛领域中的应用，并展望未来的发展方向。 第十章：立体视觉与三维重建 立体成像原理： 介绍双目视觉系统，理解视差（disparity）的概念。 相机标定： 讲解相机内参和外参的标定方法。 立体匹配： 介绍块匹配、SGM（Semi-Global Matching）等立体匹配算法，计算视差图。 三维重建： 利用视差图或多视图几何关系，重建场景的三维模型，如点云、网格模型。 单目深度估计： 介绍基于深度学习的单目深度估计方法。 第十一章：场景理解与语义分割 场景分类： 介绍如何识别图像的整体场景类别。 语义分割： 讲解将图像中的每个像素分配到预定义的类别标签（如天空、道路、汽车），FCN（Fully Convolutional Network）、U-Net等模型。 实例分割： 区分同一类别的不同实例，Mask R-CNN等。 关系理解： 探讨图像中对象之间的相互关系。 第十二章：医学图像处理与分析 医学图像的特点： 介绍CT、MRI、X光等医学成像模态的特点。 医学图像增强与复原： 针对医学图像的特定退化进行处理。 医学图像分割： 自动分割肿瘤、器官等。 医学图像分析： 疾病诊断辅助、量化分析等。 第十三章：视频分析与处理 视频的基本概念： 帧、帧率、运动等。 运动估计与光流： 讲解 Lucas-Kanade、Horn-Schunck等光流算法。 视频去噪与增强： 针对视频序列进行处理。 行为识别： 基于视频内容识别人的行为。 第十四章：计算机视觉的未来发展 生成对抗网络（GANs）在图像生成中的应用： 图像超分辨率、风格迁移等。 Transformer在视觉领域的应用： Vision Transformer（ViT）等。 三维视觉的前沿： NeRF（Neural Radiance Fields）等。 与机器人、增强现实（AR）/虚拟现实（VR）的融合。 本书特色： 理论与实践相结合： 既深入阐述了各项技术的数学原理和算法细节，也提供了丰富的实际应用案例和伪代码示例，帮助读者理解理论的实际落地。 循序渐进的知识体系： 从基础概念到高级应用，逐步构建起读者对数字图像处理和计算机视觉的全面认识。 覆盖广泛的技术领域： 涵盖了图像处理、特征提取、对象识别、三维重建等核心技术，并涉及医学图像、视频分析等重要应用方向。 面向未来的前沿展望： 关注最新的技术发展趋势，为读者提供学习和研究的启示。 本书适合于计算机科学、软件工程、人工智能、自动化等相关专业的本科生、研究生，以及从事数字图像处理、计算机视觉、机器学习等领域研究和开发的工程师、研究人员阅读。通过学习本书，读者将能系统地掌握数字图像处理与计算机视觉的核心知识，并具备解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得相当朴实，一看就是那种聚焦于硬核技术的专业书籍。虽然我还没来得及深入研读，但光是目录的排布和章节标题的设置，就足以让人感受到作者在内容组织上的匠心独运。特别是那些关于底层硬件接口和实时操作系统调优的部分，字里行间透露出一种对技术细节的极致追求，这对于我们这些常年跟嵌入式系统打交道的工程师来说，简直是久旱逢甘霖。我猜想，这本书绝不是那种泛泛而谈的理论教材，它更像是手把手带着你进行项目实战的“武功秘籍”。那种从系统初始化到最终音视频流媒体数据解析、编码和显示的完整链路梳理，如果能做到位，无疑能极大缩短初学者和资深工程师在特定平台上的摸索时间。我尤其期待看到作者如何处理那些跨越软硬件边界的性能瓶颈问题，毕竟在资源受限的i.MX27这类平台上，每一分CPU周期都得精打细算，这需要极高的工程智慧。这本书的价值，可能并不在于告诉我们“是什么”，而在于展示“怎么做”的每一步具体实现路径。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，我是在一个非常偶然的契机下接触到这本书的，当时我正在为一个老旧的工业监控项目寻找可行的多媒体加速方案，原有的资料分散且相互矛盾，令人头疼。这本书的书名和作者的背景，让我燃起了希望。从初步翻阅的感受来看，它似乎提供了一个非常系统化的视角，将复杂的音视频处理流程，像搭积木一样，一步步地拆解开来，用清晰的逻辑串联起来。尤其欣赏它可能采用的“项目驱动”式讲解方法，这比纯理论的堆砌要有效得多。很多教科书在这里就止步了，停留在API的罗列，但真正落地时，往往是那些边缘情况、中断处理或者内存布局的细节决定了成败。我希望这本书能在这方面有所突破，揭示出一些不为人知但又至关重要的“陷阱”与“技巧”。如果它能深入探讨如何利用i.MX27的特定硬件加速单元（如果存在的话）进行高效的编解码，那就太棒了，这将直接关系到产品的功耗和实时性指标。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版信息显示它面向的是相对具体的硬件平台，这其实是一个双刃剑。好处是极度聚焦，可以深入挖掘特定芯片架构下的最佳实践；坏处是，如果平台过时或者应用场景过于小众，其普适性就会受到限制。然而，对于那些正在维护或升级基于i.MX27的遗留系统，或者从事类似低功耗、实时嵌入式多媒体应用的团队来说，这简直是如获至宝。我注意到封面上提到了“实践”二字，这让我对随书配套的源代码或示例工程抱有很高的期望。一个好的技术实践指南，绝不仅仅是文字描述，代码的质量和注释的详尽程度往往能体现出作者的功力。我期待看到那些精心调试过的、可直接编译运行的C/C++代码片段，它们应该是最好的技术注释。如果作者能分享一些在实际调试过程中遇到的诡异Bug及其解决方案，那这本书的实用价值将呈几何级数增长，真正成为案头的常备工具书。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对底层驱动和硬件抽象层（HAL）非常感兴趣的读者。通常，上层的应用软件开发者往往只关注上层框架的易用性，而忽略了数据流在芯片内部的真实传输路径。这本书如果能提供关于i.MX27内部图像信号处理器（ISP）或视频处理单元（VPU）与主处理器之间的数据搬运机制的深度剖析，那将是极大的加分项。比如，DMA的配置策略、缓存一致性的处理，这些都是决定系统稳定性和性能上限的关键点。我观察到许多号称是“多媒体处理”的书籍，最终却沦为操作系统移植的指南，让人大失所望。我更希望看到的是，如何针对音视频这种大带宽、高时效性的数据流，设计出最优化、最高效的内存访问模式和中断优先级策略。这种对系统核心效率的探索，远比学习一个框架的最新特性来得更具长期价值。

评分☆☆☆☆☆

从一个学习者的角度来看，我非常看重教材的逻辑递进和知识点的覆盖广度。音视频处理，牵涉到从数字信号处理、压缩算法到操作系统调度和网络传输协议等多个领域的知识交叉。我希望这本书不仅仅是针对i.MX27的某个特定应用场景做点到点的讲解，而是能以这个平台为载体，去阐述一套通用的、可迁移的嵌入式音视频处理方法论。比如，如何构建一个健壮的、模块化的处理流水线，以便未来可以方便地替换不同的编解码器或更换目标硬件平台。如果作者能在书中探讨不同压缩标准（如H.264、MJPEG等）在i.MX27上性能差异的深层原因，或者如何进行有效的功耗管理，那这本书的学术和工程价值就达到了一个很高的水准。这需要作者具备非常深厚的理论功底和丰富的工程经验相结合的视角。