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  • 視頻編碼與傳輸新技術
    該商品所屬分類:工業技術 -> 電子通信
    【市場價】
    540-784
    【優惠價】
    338-490
    【作者】 朱秀昌 等編著 
    【所屬類別】 圖書  工業技術  電子通信  無線通信 
    【出版社】電子工業出版社 
    【ISBN】9787121245329
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    內容介紹



    開本:16開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787121245329
    作者:朱秀昌等編著

    出版社:電子工業出版社
    出版時間:2014年12月 

        
        
    "

    內容簡介
    在簡單介紹視頻編碼與傳輸的基本理論和技術的基礎上,分9個專題的對該領域新理論、新技術、新成果進行介紹、分析、比較和總結。主要包括:率失真優化和碼率控制、分布式視頻編碼、可分級與多描述視頻編碼、多視點視頻編碼、視頻信號的壓縮感知、解碼視頻的差錯掩蓋、無線視頻傳輸的質量保證、監控視頻的智能分析和超分辨率圖像重建等內容。
    作者簡介
    朱秀昌,1982年至今,在南京郵電大學從事科研與教學工作。“中國通信學會”高級會員;“中國通信學會IP應用與增值電信技術委員會”委員;“中國電子學會”高級會員;“中國電子學會廣播電視技術分會”理事;中國圖像圖形學會高級會員。《中國多媒體通信》雜志編委;電子工業出版社:“21世紀高等學校通信類規劃教材”編審委員會委員。
    目錄
    第1章 視頻編碼與傳輸基礎
    1.1 概述
    1.1.1 視頻的數字化
    1.1.2 數字視頻的壓縮編碼
    1.1.3 壓縮視頻的傳輸
    1.2 視頻編碼的基本方法
    1.2.1 預測編碼方法
    1.2.2 變換編碼方法
    1.2.3 運動估計和運動補償
    1.2.4 量化和熵編碼
    1.2.5 H.261混合編碼模式
    1.3 數字視頻壓縮標準
    1.3.1 H.26x標準
    1.3.2 MPEG-x標準第1章 視頻編碼與傳輸基礎

    1.1 概述

    1.1.1 視頻的數字化

    1.1.2 數字視頻的壓縮編碼

    1.1.3 壓縮視頻的傳輸

    1.2 視頻編碼的基本方法

    1.2.1 預測編碼方法

    1.2.2 變換編碼方法

    1.2.3 運動估計和運動補償

    1.2.4 量化和熵編碼

    1.2.5 H.261混合編碼模式

    1.3 數字視頻壓縮標準

    1.3.1 H.26x標準

    1.3.2 MPEG-x標準

    1.3.3 AVS標準

    1.3.4 VC-1標準

    1.3.5 HEVC標準

    1.4 數字視頻的網絡傳輸

    1.4.1 通信網絡基礎

    1.4.2 主要傳輸網絡

    1.4.3 網絡接入技術

    1.4.4 線IP網絡的視頻傳輸

    參考文獻

    第2章 率失真優化和碼率控制

    2.1 概述

    2.1.1 視頻編碼的三項指標

    2.1.2 率失真優化

    2.1.3 碼率控制

    2.2 率失真理論基礎

    2.2.1 圖像的信源熵

    2.2.2 率失真理論

    2.2.3 主要率失真模型

    2.3 率失真優化編碼

    2.3.1 率失真優化方法

    2.3.2 率失真優化的量化器

    2.3.3 率失真優化的模式判決

    2.3.4 率失真優化的運動估計

    2.4 視頻編碼的碼率控制

    2.4.1 碼率控制基礎

    2.4.2 分層碼率控制方法

    2.4.3 H.264的碼率控制

    2.5 新近的碼率控制

    2.5.1 半模糊的碼率控制器

    2.5.2 基於HVS的碼率控制

    2.5.3 平滑視頻質量的碼率控制

    2.5.4 基於SSIM的碼率控制

    2.6 編碼復雜度

    2.6.1 計算復雜度和視頻質量

    2.6.2 對可變復雜度算法的需求

    2.6.3 可變復雜度算法

    參考文獻

    第3章 分布式視頻編碼

    3.1 概述

    3.1.1 相關信源的編碼

    3.1.2 Slepian-Wolf損編碼

    3.1.3 Wyner-Ziv有損編碼

    3.2 分布式視頻編碼的主要方法

    3.2.1 空域Wyner-Ziv方法

    3.2.2 頻域Wyner-Ziv方法

    3.2.3 DISCUS編碼方法

    3.3 Wyner-Ziv編碼中的邊信息估計

    3.3.1 Wyner-Ziv解碼框架

    3.3.2 邊信息的估計

    3.3.3 加權運動估計的邊信息預測

    3.3.4 MAP運動估計的邊信息預測

    3.4 分布式視頻編碼的性能

    3.5 幾種特殊的分布式視頻編碼方法

    3.5.1 H.264視頻的分布式編碼

    3.5.2 可分級DVC

    3.5.3 多視點DVC

    參考文獻

    第4章 可分級與多描述視頻編碼

    4.1 概述

    4.2 可分級視頻編碼

    4.2.1 空域可分級編碼

    4.2.2 質量可分級編碼

    4.2.3 時域可分級編碼

    4.2.4 細粒度可分級編碼

    4.2.5 頻域可分級編碼

    4.3 多描述視頻編碼

    4.3.1 多描述編碼

    4.3.2 多描述編碼的理論基礎

    4.3.3 基於量化的多描述編碼

    4.3.4 基於變換的多描述編碼

    4.4 H.264可分級編碼

    4.4.1 空域SVC技術

    4.4.2 時域SVC技術

    4.4.3 信噪比SVC技術

    4.4.4 混合SVC技術

    參考文獻

    第5章 多視點視頻編碼

    5.1 概述

    5.1.1 立體視覺

    5.1.2 多視點視頻

    5.1.3 多視點視頻的壓縮編碼

    5.2 立體視頻的采集和顯示

    5.2.1 立體成像的幾何模型

    5.2.2 立體視頻的采集

    5.2.3 立體視頻的顯示

    5.3 多視點視頻編碼技術

    5.3.1 MVC的繫統框架

    5.3.2 MVC的預測結構

    5.3.3 宏塊級編碼技術

    5.4 虛擬視點合成技術

    5.4.1 基於模型的繪制方法

    5.4.2 基於圖像的繪制方法

    5.5 多視點視頻編碼標準

    5.5.1 MVC的技術要求和應用

    5.5.2 預測結構和碼流結構

    5.5.3 MVC的檔次與級別

    5.5.4 MVC的高層語法

    5.6 二維視頻轉三維技術

    5.6.1 深度圖

    5.6.2 深度圖的獲取

    5.6.3 深度圖的編碼

    參考文獻

    第6章 視頻信號的壓縮感知

    6.1 概述

    6.1.1 信號的稀疏表示

    6.1.2 信號的隨機測量

    6.1.3 信號的優化重建

    6.2 從測量值重建原信號

    6.2.1 信號重建的基本概念

    6.2.2 典型的重建算法

    6.3 基於CS的視頻編碼

    6.3.1 全感知和壓縮感知

    6.3.2 CS視頻編碼繫統

    6.3.3 分塊CS視頻編碼

    6.3.4 CS編碼中的關鍵技術

    6.4 基於CS的分布式視頻編碼

    6.4.1 DCVS的基本原理和繫統結構

    6.4.2 DCVS的性能特點和關鍵技術

    6.5 基於CS的多描述視頻編碼

    6.5.1 分塊壓縮感知

    6.5.2 BCS-MDC編碼

    6.5.3 測量值分組

    6.5.4 BCS-MDC解碼

    參考文獻

    第7章 解碼視頻的差錯掩蓋

    7.1 概述

    7.1.1 視頻通信中的差錯控制

    7.1.2 解碼端的差錯掩蓋

    7.2 自適應插值的幀內差錯掩蓋

    7.2.1 插值算法的約束條件

    7.2.2 基於邊緣判決的多方向插值

    7.2.3 基於塊內容的自適應掩蓋

    7.3 采用模糊推理的幀間差錯掩蓋

    7.3.1 掩蓋塊的匹配準則

    7.3.2 使用模糊推理的掩蓋算法

    7.3.3 隸屬度函數的自適應定義

    7.4 基於運動信息的H.264幀間差錯掩蓋

    7.4.1 H.264中的運動矢量恢復算法

    7.4.2 基於均值漂移的運動矢量恢復

    7.4.3 基於核回歸的運動矢量恢復

    參考文獻

    第8章 線視頻傳輸的質量保證

    8.1 概述

    8.1.1 面向網絡的視頻壓縮

    8.1.2 視頻傳輸的QoS要求

    8.1.3 圖像質量評價

    8.2 基本的QoS保證

    8.2.1 以網絡為主的QoS保證

    8.2.2 以終端為主的QoS保證

    8.3 采用跨層設計的QoS保證

    8.3.1 跨層設計的必要性

    8.3.2 WMN中跨層設計的要求

    8.3.3 跨層設計方法及優化

    8.4 線Mesh網絡簡介

    8.4.1 線Mesh網絡的類型

    8.4.2 線Mesh網絡的特點

    8.4.3 線Mesh網絡的標準

    8.4.4 線Mesh網絡的QoS

    8.5 WMN中的QoS模型

    8.5.1 QoS保證的框架模型

    8.5.2 WMN多跳鏈路的干擾模型

    8.5.3 丟包模型

    參考文獻

    第9章 監控視頻的智能分析

    9.1 概述

    9.1.1 視頻監控

    9.1.2 智能視頻分析

    9.1.3 視頻分析的關鍵技術

    9.1.4 主要應用領域

    9.2 運動目標檢測技術

    9.2.1 背景減除方法

    9.2.2 幀間差方法

    9.2.3 混合高斯模型(GMM)方法

    9.2.4 光流場方法

    9.3 運動目標跟蹤技術

    9.3.1 卡爾曼濾波方法

    9.3.2 均值漂移方法

    9.4 目標行為分析技術

    9.4.1 行為特征的選擇與表示

    9.4.2 人體行為識別

    9.4.3 人體行為描述

    9.4.4 行為分析的應用

    9.5 多攝像機協同技術

    9.5.1 應用需求和技術難點

    9.5.2 目標特征的提取

    9.5.3 目標軌跡的提取和交接

    參考文獻

    第10章 超分辨率圖像重建

    10.1 概述

    10.1.1 圖像的空間分辨率

    10.1.2 超分辨率重建基礎

    10.1.3 圖像的降質模型

    10.1.4 超分辨率重建的應用

    10.1.5 反問題的正則化求解

    10.1.6 超分辨率重建的主要方法

    10.2 基於插值的超分辨率方法

    10.2.1 最近鄰插值

    10.2.2 雙線性插值

    10.2.3 雙立方插值

    10.2.4 核回歸插值

    10.3 基於重建的超分辨率方法

    10.3.1 凸集投影(POCS)方法

    10.3.2 最大後驗概率(MAP)方法

    10.3.3 迭代反向投影(IBP)方法

    10.4 基於學習的超分辨率方法

    10.4.1 鄰域嵌入的方法

    10.4.2 非局部濾波的方法

    10.4.3 基於樣例的方法

    10.4.4 基於稀疏表示的方法

    10.5 視頻序列的超分辨率

    10.5.1 視頻圖像的降質模型

    10.5.2 視頻序列的超分辨率重建

    10.5.3 運動信息的獲得

    10.5.4 窄量化集約束的投影超分辨率重建

    參考文獻
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