數字視頻圖像處理

《數字視頻圖像處理》是2005年5月電子工業出版社出版的圖書，作者是 全子一、門愛東、楊波。

基本介紹

• 書名：數字視頻圖像處理
• 作者： 全子一、門愛東、楊波
• ISBN：7121011468
• 頁數：254
• 出版社：電子工業出版社
• 出版時間：2005年5月
• 開本：16開

內容簡介

本書不同於一般數字圖像處理教程，它基於數字圖像壓縮編碼技術的發展，視頻圖像處理技術在通信、廣播電視及計算機領域突飛猛進的發展與套用（如數位電視，網路視頻，移動多媒體通信，可視電話會議等），內容涉及廣泛，主要包括生物醫學、機器人、遙感以及計算機等領域的數字圖像處理。本書根據以上領域視頻圖像發展的需要，力求系統地揭示這些套用技術原理的數學理論。全書分為8章。為了有助於深入理解課程的數學原理，書後附有大量的習題。

目錄

緒論

0.1 概述

0.1.1 計算機領域

0.1.2 通信領域

0.1.3 廣播領域

0.2 聲音和圖像的數位化

0.2.1 信息量

0.2.2 壓縮技術

0.2.3 多媒體存儲

0.2.4 多媒體通信

0.3 多媒體業務

0.4 硬體實現

第1章 數字圖像基礎

1.1 人眼的構造

1.2 視覺心理學——視覺感知特性

1.2.1 光強的感知特性

1.2.2 空間頻率的感知特性

1.2.3 時間的感知特性

1.3 黑白視覺的數學模型

1.4 二維空間頻率與視頻時間信號譜

.1.4.1 二維空間頻率

1.4.2 視頻時間信號及頻譜

1.5 線性移不變濾波器

1.5.1 用 表示

1.5.2 線性系統

1.5.3 移不變系統

1.5.4 線性移不變（lsi）系統

1.5.5 離散卷積的直接運算

1.5.6 離散卷積的快速算法

1.6 傅立葉變換

1.6.1 離散信號的展開——傅立葉變換

1.6.2 二維離散圖像信號的傅氏變換及其特性

1.7 矩陣表示

1.7.1 二維圖像的矩陣向量表示

1.7.2 卷積的矩陣向量積表示

1.7.3 圖像在計算機中的表示及處理

1.8 隨機過程及其分類

1.8.1 一維隨機過程

1.8.2 二維隨機過程——隨機場

1.8.3 隨機過程的統計特性

1.8.4 用矩陣表示的統計特性

1.8.5 隨機過程的分類

1.9 隨機場的相關模型

1.9.1 可分離模型

1.9.2 各向同性模型

1.10 隨機場的線性系統模型—— 一階因果模型

1.10.1 線性均方估值的正交原理

1.10.2 自回歸ar模型（auto regressive）

1.10.3 ar模型的套用

1.10.4 滑動平均ma模型（moving average）

1.10.5 自回歸滑動平均過程（arma）

1.11 圖像的逼真度

第2章 視頻取樣

2.1 正取樣及其頻譜

2.2 從正取樣信號恢復原始圖像

2.3 限帶信號的二維取樣定理

2.4 隨機場取樣

2.5 斜取樣及恢復

2.6 常見取樣格線

2.7 取樣和顯示的實際限制

2.7.1 取樣孔徑

2.7.2 顯示孔闌 （內插函式）

2.7.3 moire效應和平坦場回響

2.8 視頻取樣率轉換的基本原理

2.8.1 一維信號的內插

2.8.2 一維信號的下取樣

2.8.3 等價結構

2.8.4 用抽取和內插實現多相分解

第3章 圖像的量化

3.1 標量量化的原理

3.2 量化失真的客觀度量

3.3 loyd-max量化器——最佳均方量化器 (mmse)

3.3.1 求解最佳均方量化器

3.3.2 最佳均方量化器（mmse）的特性

3.4 均勻量化器

3.4.1 定義

3.4.2 顆粒失真和過載失真

3.5 高解析度量化近似解

3.6 最佳量化器的設計

3.6.1 最佳化設計的理論基礎

3.6.2 疊代法

3.6.3 查表法

3.7 矢量量化 (vector quantization)

3.7.1 定義

3.7.2 矢量量化器原理

3.7.3 矢量量化的套用範圍

3.7.4 矢量量化的性能測度

3.7.5 最佳矢量量化器及其設計

第4章 線性預測

4.1 估值原理基礎

4.1.1 觀察隨機矢量預測第二個隨機矢量

4.1.2 最佳線性預測

4.2 帶有限存儲器的線性預測器

4.3 前向預測和後向預測

第5章 圖像正交變換

5.1 一維離散時間信號的展開與分塊正交變換

5.1.1 一維離散時間信號的展開

5.1.2 一維分塊變換

5.2 二維正交變換和酉變換

5.2.1 二維正交展開

5.2.2 可分離酉變換

5.2.3 二維圖像正交分解與基圖像

5.3 酉變換的特性

5.3.1 能量保持與旋轉

5.3.2 能量集中與去相關作用

5.4 dft變換

5.5 dct變換

5.5.1 正交分解

5.5.2 dct變換與dft變換的關係

5.5.3 dct的快速算法

5.5.4 dct變換的能量集中作用

5.6 k-l變換

5.6.1 k-l的定義

5.6.2 k-l的特性

第6章 基於dct的壓縮編碼

6.1 相關的資訊理論基礎知識

6.1.1 信息熵 (entropy) 和壓縮比

6.1.2 率失真函式d(r)

6.2 信源壓縮方法分類

6.3 基於線性變換的壓縮編碼

6.3.1 k-l變換

6.3.2 離散餘弦變換 (dct)

6.3.3 帶熵編碼的標量量化器

6.3.4 最佳比特分配

6.3.5 編碼增益gt

6.3.6 區域編碼、門限編碼和遊程編碼

6.3.7 變長編碼 (vlc)

6.3.8 量化的塊效應和變換係數加權

6.4 dpcm編碼

6.4.1 差分量化

6.4.2 閉環預測量化

6.4.3 dpcm編/解碼器

6.4.4 dpcm的性能

6.4.5 預測係數的確定

6.4.6 無損預測編碼

6.5 運動補償預測編碼

6.5.1 時域dpcm分析

6.5.2 運動補償原理

6.5.3 塊匹配法 (bma)

6.5.4 全搜尋

6.6 圖像編碼的國際標準

6.6.1 壓縮編碼的預處理

6.6.2 公共圖像格式

6.6.3 壓縮編碼國際標準

第7章 mpeg-2傳送系統

7.1 ts碼流和ps碼流

7.2 buffer的定時與同步

7.3 pes包和時間戳 (timestamp)

7.4 復用/去復用

7.5 傳送流系統目標解碼器t-std

7.6 傳送包的復接調度

第8章 小波變換與圖像壓縮

8.1 傅立葉變換的能力及局限性

8.2 短時傅立葉變換（stft）

8.3 連續小波變換cwt及離散小波變換dwt

8.4 分段近似（piecewise approximation）

8.5 多解析度分析 (mra)

8.6 信號編碼

8.7 離散小波變換係數的計算

8.8 基於小波變換的壓縮編碼

8.8.1 二維小波變換

8.8.2 基本的閾值編碼方法

8.8.3 ezw編碼

8.8.4 spiht編碼

習題

第1章習題

第2章習題

第3章習題

第5章習題

第6章習題

第8章習題

附錄

附錄1 光度量單位

附錄2 信號與空間

附錄3 小波變換基的正交性證明

參考文獻