數(shù)字視頻圖像處理

內(nèi)容概要

　　 本書不同于一般數(shù)字圖像處理教程，它基于數(shù)字圖像壓縮編碼技術(shù)的發(fā)展，視頻圖像處理技術(shù)在通信、廣播電視及計(jì)算機(jī)領(lǐng)域突飛猛進(jìn)的發(fā)展與應(yīng)用（如數(shù)字電視，網(wǎng)絡(luò)視頻，移動(dòng)多媒體通信，可視電話會(huì)議等），內(nèi)容涉及廣泛，主要包括生物醫(yī)學(xué)、機(jī)器人、遙感以及計(jì)算機(jī)等領(lǐng)域的數(shù)字圖像處理。本書根據(jù)以上領(lǐng)域視頻圖像發(fā)展的需要，力求系統(tǒng)地揭示這些應(yīng)用技術(shù)原理的數(shù)學(xué)理論。全書分為8章。為了有助于深入理解課程的數(shù)學(xué)原理，書后附有大量的習(xí)題。    本書可作為通信、廣播電視及計(jì)算機(jī)應(yīng)用等相關(guān)專業(yè)高年級(jí)本科生和研究生的數(shù)字圖像處理的教材，也可供相關(guān)領(lǐng)域的研究人員及工程技術(shù)人員學(xué)習(xí)參考。

書籍目錄

緒論  0.1  概述    0.1.1  計(jì)算機(jī)領(lǐng)域    0.1.2  通信領(lǐng)域    0.1.3  廣播領(lǐng)域  0.2  聲音和圖像的數(shù)字化    0.2.1  信息量    0.2.2  壓縮技術(shù)    0.2.3  多媒體存儲(chǔ)    0.2.4  多媒體通信  0.3  多媒體業(yè)務(wù)  0.4  硬件實(shí)現(xiàn)第1章  數(shù)字圖像基礎(chǔ)  1.1  人眼的構(gòu)造  1.2  視覺心理學(xué)——視覺感知特性    1.2.1  光強(qiáng)的感知特性    1.2.2  空間頻率的感知特性    1.2.3  時(shí)間的感知特性  1.3  黑白視覺的數(shù)學(xué)模型  1.4  二維空間頻率與視頻時(shí)間信號(hào)譜    1.4.1  二維空間頻率    1.4.2  視頻時(shí)間信號(hào)及頻譜  1.5  線性移不變?yōu)V波器    1.5.1  用 表示     1.5.2  線性系統(tǒng)    1.5.3  移不變系統(tǒng)    1.5.4  線性移不變（LSI）系統(tǒng)    1.5.5  離散卷積的直接運(yùn)算    1.5.6  離散卷積的快速算法  1.6  傅里葉變換    1.6.1  離散信號(hào)的展開——傅里葉變換    1.6.2  二維離散圖像信號(hào)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(jì)算機(jī)中的表示及處理  1.8  隨機(jī)過程及其分類    1.8.1  一維隨機(jī)過程    1.8.2  二維隨機(jī)過程——隨機(jī)場(chǎng)    1.8.3  隨機(jī)過程的統(tǒng)計(jì)特性    1.8.4  用矩陣表示的統(tǒng)計(jì)特性    1.8.5  隨機(jī)過程的分類  1.9  隨機(jī)場(chǎng)的相關(guān)模型    1.9.1  可分離模型    1.9.2  各向同性模型  1.10  隨機(jī)場(chǎng)的線性系統(tǒng)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模型的應(yīng)用    1.10.4  滑動(dòng)平均MA模型（Moving Average）    1.10.5  自回歸滑動(dòng)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(hào)恢復(fù)原始圖像  2.3  限帶信號(hào)的二維取樣定理  2.4  隨機(jī)場(chǎng)取樣  2.5  斜取樣及恢復(fù)  2.6  常見取樣網(wǎng)格  2.7  取樣和顯示的實(shí)際限制    2.7.1  取樣孔徑     2.7.2  顯示孔闌 （內(nèi)插函數(shù)）    2.7.3  Moire效應(yīng)和平坦場(chǎng)響應(yīng)  2.8  視頻取樣率轉(zhuǎn)換的基本原理    2.8.1  一維信號(hào)的內(nèi)插    2.8.2  一維信號(hào)的下取樣    2.8.3  等價(jià)結(jié)構(gòu)    2.8.4  用抽取和內(nèi)插實(shí)現(xiàn)多相分解第3章  圖像的量化  3.1  標(biāo)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  高分辨率量化近似解  3.6  最佳量化器的設(shè)計(jì)    3.6.1  最佳化設(shè)計(jì)的理論基礎(chǔ)    3.6.2  迭代法    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  矢量量化的應(yīng)用范圍    3.7.4  矢量量化的性能測(cè)度    3.7.5  最佳矢量量化器及其設(shè)計(jì)第4章  線性預(yù)測(cè)  ……第5章  圖像正交變換第6章  基于DCT的壓縮編碼第7章  MPEG-2傳送系統(tǒng)第8章  小波變換與圖像壓縮附錄參考文獻(xiàn)

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