圖像信息管理係統技術規範指南 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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北京市質量技術監督局 著

圖書標籤:

• 圖像處理
• 圖像管理
• 信息管理
• 係統設計
• 技術規範
• 數字化
• 檔案管理
• 數據存儲
• 圖像數據庫
• 行業標準

店鋪： 夜語笙簫圖書專營店

齣版社： 中國標準齣版社

ISBN：9787506654715

商品編碼：29657634187

包裝：平裝

齣版時間：2010-03-01

基本信息

書名：圖像信息管理係統技術規範指南

定價：65.00元

作者：北京市質量技術監督局

齣版社：中國標準齣版社

齣版日期：2010-03-01

ISBN：9787506654715

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.581kg

編輯推薦

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內容提要

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《規範》麵嚮城市建設的需求和管理體係的現狀，構建瞭具有較強機動性和靈活性的三級圖像信息管理係統平颱結構，明確瞭各級平颱的功能要求，對平颱間的圖像信息的交換與共享，提齣瞭統一的基礎性技術要求。《規範》的編製認真貫徹瞭GB 50348((安全防範工程技術規範》、GA／T 669《城市監控報警聯網係統通用技術要求》等國傢、行業標準，閤理采用國際標準，在本市現有基礎上，通過係統深入的分析與研究，在係統總體平颱架構、視頻格式與編碼、圖像信息訪問(權限控製)、數字圖像信息質量要求、無綫傳輸技術以及係統工程驗收等方麵提齣瞭許多創新性的內容。該係列標準將為各級圖像信息管理平颱的規劃、建設和驗收提供重要的技術依據。
為推廣《規範》的應用，編製組針對標準中的主要技術要求，從有效應用標準齣發，較為科學和詳實地編寫瞭《圖像信息管理係統技術規範指南》(以下簡稱《指南》)，以供圖像信息管理係統建設與管理工作參考。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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《數字影像存儲與檢索精要：實踐與應用》 簡介 在信息爆炸的時代，圖像作為一種直觀且強大的信息載體，其數量正以前所未有的速度增長。從科研數據的可視化呈現，到醫療影像的精準診斷，再到文化遺産的數字化保護，以及安防監控的實時布控，圖像的價值日益凸顯。然而，海量圖像的有效管理、快速檢索以及安全存儲，已成為睏擾各行各業的共同難題。傳統的文件管理方式已難以應對日益復雜的圖像數據需求，亟需一套係統化、規範化的解決方案。《數字影像存儲與檢索精要：實踐與應用》正是在這樣的背景下應運而生，旨在為各類組織和個人提供一套全麵、實用的數字影像管理技術指南。 本書並非一本泛泛而談的理論書籍，而是聚焦於數字影像管理的核心技術環節，結閤當前業界的最佳實踐和前沿發展，深入剖析如何構建高效、可靠的影像存儲與檢索係統。我們理解，對於許多用戶而言，他們需要的是能夠直接指導實踐的工具和方法，而非晦澀難懂的學術探討。因此，本書的編寫力求詳實、具體，每一個技術點都經過精心的提煉和打磨，力求貼閤實際應用場景，幫助讀者少走彎路，快速構建或優化自身的影像管理體係。 核心內容概述 本書圍繞數字影像的生命周期，從數據的生成、采集，到存儲、管理，再到檢索、應用，直至最終的歸檔與銷毀，進行全方位的技術解析。 第一部分：數字影像基礎理論與格式解析 在深入探討管理技術之前，我們首先需要對數字影像的本質有所瞭解。本部分將從最基礎的概念入手，詳細介紹數字影像的構成要素，包括像素、分辨率、色彩深度、色彩空間（如RGB、CMYK、HSV等）等。特彆地，我們將重點解析幾種在不同領域應用廣泛的圖像文件格式，如： 通用的圖像格式： JPEG（有損壓縮）、PNG（無損壓縮）、GIF（動畫）、TIFF（高品質、多層支持）。我們將深入分析它們各自的優缺點、適用場景以及在存儲和檢索中的考量。例如，JPEG的壓縮效率在節省存儲空間方麵優勢明顯，但在多次編輯後可能導緻圖像質量下降；PNG則在需要保留圖像原始細節的場景下更具優勢。 醫學影像格式： DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）。作為醫療影像行業的標準，DICOM不僅包含瞭影像數據本身，還承載瞭豐富的患者信息、檢查參數等元數據。我們將詳細介紹DICOM的結構、標簽信息以及其在醫學影像存儲和檢索係統中的重要作用。 專業圖形與設計格式： PSD（Adobe Photoshop）、AI（Adobe Illustrator）。對於設計和齣版行業，這些格式的特性決定瞭其存儲和管理的特殊需求，例如對圖層、矢量信息的保留。 視頻監控與流媒體格式： MP4、AVI、MKV等。考慮到視頻影像的連續性，我們將討論其特殊的編碼、解碼以及在存儲方麵的考量，例如幀率、比特率對存儲容量的影響。 理解這些格式的特性，是製定有效的存儲策略和檢索方法的前提。本書將提供清晰的圖示和實例，幫助讀者快速掌握這些關鍵知識。 第二部分：高效可靠的影像存儲策略 影像數據的增長速度往往超齣預期，因此，選擇閤適的存儲方案至關重要。本部分將係統性地介紹各種影像存儲技術，並提供決策指導： 存儲介質的選擇： 硬盤驅動器（HDD）： 成本效益高，容量大，適閤大批量、不頻繁訪問的冷數據存儲。我們將分析不同轉速、接口（SATA、SAS）對性能的影響。 固態驅動器（SSD）： 讀寫速度快，響應時間短，適閤對訪問速度要求較高的熱數據存儲，如實時預覽、頻繁檢索的影像。我們將討論SATA、NVMe等接口的區彆。 網絡附加存儲（NAS）與存儲區域網絡（SAN）： 介紹它們在集中化管理、共享訪問方麵的優勢，以及適用於不同規模部署的場景。 對象存儲： 講解其麵嚮海量非結構化數據的特性，以及在雲存儲環境中的應用，例如Amazon S3、Azure Blob Storage等。 磁帶庫與光盤存儲： 討論其在大規模歸檔、低成本長期存儲中的應用價值。 存儲架構設計： RAID（Redundant Array of Independent Disks）： 詳細講解RAID 0、RAID 1、RAID 5、RAID 6、RAID 10等不同級彆的工作原理、性能特點、冗餘能力和適用場景，幫助讀者構建高可用性和容錯能力的存儲係統。 分布式存儲： 介紹其彈性擴展、高可用性等特性，以及在應對海量數據增長時的優勢。 存儲備份與容災： 強調備份的重要性，並介紹多種備份策略（如全量備份、增量備份、差異備份）和容災方案（如異地備份、數據復製），以確保影像數據的安全性和可恢復性。 存儲性能優化： 探討緩存技術、數據分層存儲、負載均衡等策略，以提升影像數據的訪問效率。 第三部分：智能化的影像檢索與管理 僅僅存儲影像數據是遠遠不夠的，如何快速、準確地找到所需的影像纔是核心價值所在。本部分將深入探討影像檢索與管理的核心技術： 元數據管理： 元數據的定義與分類： 區分內在元數據（如圖像尺寸、顔色模式）和外在元數據（如拍攝日期、地點、關鍵詞、描述）。 元數據提取與標注： 介紹各種自動化和半自動化的元數據提取技術，例如EXIF信息（用於數碼相機拍攝的照片）、IPTC信息（用於新聞照片）、XMP（Extensible Metadata Platform）等。 手動標注與關鍵詞管理： 強調高質量的關鍵詞標注在提升檢索精度方麵的作用，並提供構建有效關鍵詞體係的指導。 內容檢索技術： 基於文本的檢索： 結閤元數據和OCR（Optical Character Recognition）技術，實現對圖像中文字內容的檢索。我們將討論OCR技術的準確性、語言支持以及其與影像管理係統的集成。 基於內容的圖像檢索（CBIR）： 特徵提取： 詳細介紹顔色直方圖、紋理特徵、形狀特徵、SIFT、SURF、ORB等特徵提取算法的工作原理。 相似度計算： 講解歐氏距離、餘弦相似度等距離度量方法。 檢索模型： 介紹基於內容檢索的常用模型，如“以圖搜圖”的實現原理。 人臉識彆與物體識彆： 討論深度學習在人臉檢測、識彆和特定物體檢測方麵的應用，以及如何將其集成到影像管理係統中以實現更精細化的檢索。 影像管理係統的架構設計： 數據庫選型： 關係型數據庫（如MySQL、PostgreSQL）在管理結構化元數據方麵的優勢，以及NoSQL數據庫（如MongoDB）在處理半結構化或非結構化元數據時的靈活性。 索引技術： 倒排索引、空間索引（如R-tree）等在加速檢索方麵的作用。 搜索算法優化： 探討如何通過閤理的算法設計和數據結構選擇，提升檢索速度和效率。 用戶界麵與交互設計： 強調直觀、易用的用戶界麵對於提升用戶體驗和工作效率的重要性。 影像的版本控製與修訂曆史： 介紹如何管理影像的多個版本，追蹤修改記錄，方便迴溯和對比。 影像的分類與組織： 提供多種影像分類方法（如按主題、按項目、按時間、按類型）和目錄結構的構建建議。 第四部分：影像數據的安全與閤規性 在數字化時代，影像數據的安全性和閤規性是不可忽視的環節。本部分將重點關注： 訪問控製與權限管理： 詳細介紹基於角色的訪問控製（RBAC）模型，如何設置不同用戶的訪問權限，確保隻有授權人員纔能訪問敏感影像。 數據加密技術： 靜態數據加密： 對存儲在磁盤上的影像數據進行加密，防止未經授權的物理訪問。 傳輸中數據加密： 使用TLS/SSL等協議保護影像數據在網絡傳輸過程中的安全。 審計與追蹤： 建立完善的審計日誌，記錄所有對影像數據的訪問和操作行為，便於追溯和分析。 數據銷毀與隱私保護： 討論符閤安全標準的數據銷毀方法，以及在涉及個人隱私影像時的閤規性要求。 法規遵從性： 簡要介紹與影像數據管理相關的常見法規（如GDPR、HIPAA等）要求，以及如何在係統中予以體現。 第五部分：實際應用案例與未來展望 為瞭幫助讀者更好地理解和應用本書的技術內容，本部分將選取幾個典型應用場景進行深入分析，例如： 數字圖書館與檔案館的影像管理。 企業內部的數字資産管理（DAM）。 醫療影像管理係統（PACS）的構建考量。 安防監控視頻的存儲與檢索。 科研機構的實驗數據影像管理。 通過這些案例，讀者可以直觀地看到本書所介紹的技術如何在實際工作中發揮作用。 最後，我們將對數字影像管理技術的未來發展趨勢進行展望，例如人工智能在影像識彆、自動標注方麵的進一步深化，邊緣計算在影像實時處理中的應用，以及更加智能化的雲存儲解決方案等。 本書特色 理論與實踐緊密結閤： 每一項技術講解都附帶明確的實踐指導和應用場景分析。 技術細節深入透徹： 避免泛泛而談，力求將各項技術的核心原理和實現細節清晰呈現。 麵嚮多樣化需求： 覆蓋從個人用戶到大型企業，從通用影像到專業影像的各類管理需求。 語言通俗易懂： 采用清晰、簡潔的語言，減少專業術語的使用，方便不同技術背景的讀者理解。 結構邏輯清晰： 按照影像生命周期和管理流程進行組織，便於讀者循序漸進地學習。 《數字影像存儲與檢索精要：實踐與應用》緻力於成為您構建高效、安全、智能數字影像管理係統的得力助手，幫助您充分挖掘影像數據的價值，提升工作效率，並為未來的信息資産保駕護航。

評分☆☆☆☆☆

作為一個長期從事信息係統維護的實踐者，我更關注的是書籍內容的實用性和前瞻性。我期望這本書能深入剖析當前主流圖像信息管理框架下的數據一緻性挑戰與解決方案，特彆是針對大規模、高並發場景下的元數據同步機製。理想中，它應該提供一套可操作的、基於最新的行業標準（比如對某些新興的非結構化數據管理協議的兼容性）的實施路綫圖，而非僅僅停留在理論層麵。我希望看到具體的性能優化案例分析，比如如何通過索引優化和緩存策略，將海量圖像數據的檢索時間壓縮到毫秒級彆。如果書中能加入一些關於雲原生架構下圖像存儲分散化處理的討論，以及如何利用AI技術輔助圖像內容的自動分類和質量檢測的實踐經驗，那將是極大的加分項。目前的市場書籍往往在這些“硬核”部分顯得力不從心，期望這本書能填補這一空白。

評分☆☆☆☆☆

這本書的理論深度和廣度給我留下瞭深刻的印象，尤其是在對信息組織學基本原則的迴溯上，作者顯然花費瞭大量時間進行文獻梳理。書中對不同曆史時期圖像數據管理範式的演變進行瞭細緻的梳理，這對於理解當前技術選擇背後的邏輯非常有幫助。它不僅僅是一本技術手冊，更像是一部濃縮的行業發展史。作者沒有迴避那些已經被淘汰的、但曾經占據主導地位的技術框架，而是將其置於一個演進的脈絡中進行分析，這極大地提升瞭讀者對核心概念的理解層次。例如，關於信息熵在圖像壓縮與恢復過程中所扮演角色的數學闡述，其嚴謹性完全可以媲美一本專業的學術專著。這種深厚的理論基礎，使得這本書不僅僅是教你“怎麼做”，更重要的是讓你明白“為什麼這麼做”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的行文風格非常具有個人色彩，它不像那種冷冰冰的官方文檔，反而帶有一種導師式的循循善誘。作者在關鍵節點的論述中，似乎總能在技術深度和人文關懷之間找到微妙的平衡。我尤其喜歡那些穿插在技術講解之間的“作者感言”或“經驗之談”，它們往往能點撥那些在實際工作中讓人睏惑不已的細微差彆。比如，在討論權限模型設計時，書中不僅羅列瞭ACL和RBAC的優劣，還結閤瞭某個特定場景下，基於法律閤規性要求如何進行混閤模式選擇的考量，這種從技術到法規、再到業務決策的完整閉環思考，是教科書裏很少見的。這種全景式的視角，讓讀者感覺像是在接受一位經驗豐富的前輩的現場指導，而不是簡單地閱讀一堆枯燥的技術規範。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計相當引人注目，封麵采用瞭深邃的藍色調，搭配簡潔有力的白色字體，給人一種專業、嚴謹又不失現代感的第一印象。內頁紙張的質地也十分考究，觸感溫潤，即便是長時間閱讀也不會感到疲憊。我特彆欣賞的是其排版布局，行距和字間距處理得恰到好處，使得大段文字的閱讀體驗非常流暢。書中穿插的圖例和示意圖質量很高，分辨率清晰，色彩還原度也很精準，這對於理解復雜的係統架構圖和流程圖至關重要。盡管我尚未深入到核心技術細節，但僅從閱讀體驗和視覺呈現來看，這本書在圖書製作工藝上確實投入瞭不少心力，體現瞭對讀者負責的態度。這無疑是一本讓人願意拿在手中細細品味的著作，而不是那種為瞭湊字數而粗製濫造的資料匯編。

評分☆☆☆☆☆

初次翻閱時，我注意到書中使用瞭大量首字母縮略詞（Acronyms），這對於領域新手來說構成瞭一個不小的門檻。雖然在專業領域內這無可厚非，但如果能在書籍的開篇或者附錄部分設置一個詳盡的術語錶，對新接觸此領域的讀者會友好得多。我希望作者能更注重知識的“可遷移性”，即如何將書中的抽象概念轉化為不同技術棧（比如不同的數據庫係統或中間件）上的具體實現。當前的章節結構雖然邏輯清晰，但在涉及跨平颱集成和異構數據源整閤的部分，似乎略顯保守，更多地是提供瞭一個理想化的模型。如果能增加一些關於“遺留係統整閤”的實戰章節，比如如何平滑遷移TB級彆曆史圖像數據而不中斷服務，那這本書的實用價值將呈指數級增長，更能貼閤許多企業在數字化轉型中的實際痛點。