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商品基本信息，请以下列介绍为准
商品名称：	新一代高效视频编码技术
作者：	卓力,张菁,李晓光
市场价：	78元
文轩网价：	60.8元【78折】
ISBN号：	9787115325396
出版社：	人民邮电出版社
商品类型：	图书

其他参考信息（以实物为准）
装帧：平装	开本：16开	语种：中文
出版时间：2013-11-01	版次：1	页数：242
印刷时间：2013-11-01	印次：1	字数：379.00千字

主编推荐

有关新一代高效视频编码的学术专著； 反映相关领域的最新研究进展； 科研工作的理想参考书； 注重理论基础知识和最新研究成果之间的平衡； 先进性和实用性的完美统一； 语言流畅，图文并茂，可读性好。

内容简介

《新一代高效视频编码技术》由卓力、张菁、李晓光所著，本书是一本关于视频编码技术的学术专著，反映了相关技术领域最新的研究进展。全书共分为12章，首先讨论了视频基础知识、视频质量评价、视频编码技术、人眼视觉特性、码率控制等基础知识，接下来介绍了H.264/AVC、H.264SVC和HEVC3个视频编码国际标准，最后介绍了视频编码领域出现的一些新技术，如小波视频编码、基于压缩感知的视频编码、基于人眼视觉特性的编码、基于语义的视频编码、基于超分辨率复原的视频编码以及立体视频编码等。 《新一代高效视频编码技术》可供通信与电子系统、信号与信息处理、计算机应用等相关专业的研究人员、工程技术人员、高校教师、研究生和高年级本科生学习参考。

作者简介

卓力 博士，北京工业大学教授、博士生导师1992年毕业于电子科技大学无线电技术系，1998年和2004年分别获得东南大学信号与信息处理专业硕士学位和北京工业大学模式识别与智能系统专业博士学位。2006年一2007年在悉尼大学从事博士后研究工作。作为项目负责人主持了国家自然科学基金、“863”计划等20多个项目的研究工作。发表学术论文180余篇，出版3部专著，译著5部。先后入选“教育部新世纪优秀人才支持计划”、“人力资源与社会保障部留学归国人员科技活动优秀类资助计划”、“北京市科技新星计划”、“北京市优秀人才培养计划”、“北京市中青年骨干教师培养计划”和“北京工业大学京华计划”等。主要研究方向为图像，视频编码与传输、多媒体信息安全和多媒体内容分析等。张菁 博士，北京工业大学副教授、硕士生导师2008年获北京工业大学电路与系统专业博士学位。作为项目负责人主持国家自然科学基金2项，作为主要研究人员先后参加了国家自然科学基金、北京市自然科学基金等项目的研究工作。入选“北京市属高校青年拔尖人才培养计划”和“北京市优秀人才培养计划”。发表学术论文50余篇。出版专著1部，译著2部。主要研究方向为图像，视频信号与信息处理、图像检索等。李晓光 博士，北京工业大学副教授、硕士生导师2003年获得北京工业大学工学学士学位，推免研究生；2005年提前攻博，2008年获得北京工业大学工学博士学位。曾多次赴香港理工大学从事合作研究，2012年在悉尼大学做访问学者。 &n ......

目录

第1章 视频格式和质量评价 1 1.1 图像与视频 1 1.2 彩色空间 2 1.2.1 RGB彩色空间 3 1.2.2 YCbCr彩色空间 3 1.2.3 HSV彩色空间 4 1.3 抽样格式 5 1.4 视频格式 6 参考文献 8 第2章 视频质量评价 9 2.1 引言 9 2.2 视频失真 10 2.2.1 块效应 10 2.2.2 模糊效应 11 2.2.3 振铃效应 11 2.2.4 噪声 12 2.3 主观质量评价 12 2.3.1 测试条件 12 2.3.2 测试方法 13 2.3.3 评分类型 14 2.3.4 主观质量评价方法 15 2.4 客观质量评价 17 2.4.1 FR评价标准 18 2.4.2 NR评价方法 21 参考文献 22 第3章 视频编码技术基础 24 3.1 预测编码 24 3.2 变换编码 25 3.2.1 正交变换 25 3.2.2 K-L变换 25 3.2.3 离散余弦变换 26 3.2.4 小波变换 27 3.3 熵编码 29 3.4 矢量量化 30 3.5 混合编码 30 参考文献 33 第4章 人眼视觉系统特性 34 4.1 视觉信息处理的基本机理 34 4.1.1 视觉感官 35 4.1.2 视觉通路 36 4.1.3 视觉中枢 37 4.1.4 视觉感知 40 4.2 感兴趣区的人眼视觉系统特性 40 4.2.1 视觉感兴趣区 40 4.2.2 视觉掩盖效应 41 4.3 人眼的视觉注意特性 45 4.3.1 视觉注意机制 45 4.3.2 视觉注意模型 48 4.4 基于视觉注意模型的压缩域感兴趣区检测方法 56 4.4.1 压缩域视觉显著图提取 57 4.4.2 视觉注意焦点的选择与转移 61 4.4.3 压缩域感兴趣区域检测 62 4.4.4 实验结果及分析 62 4.5 本章小结 64 参考文献 65 第5章 码率控制 71 5.1 码率控制基本原理 71 5.2 码率控制模式 72 5.2.1 恒定码率模式 72 5.2.2 可变码率模式 72 5.3 码率控制理论 73 5.3.1 率失真函数 73 5.3.2 几种经典的率失真模型 74 5.4 视频标准中的码率控制算法 75 5.4.1 VM5码率控制算法 75 5.4.2 RM8码率控制算法 76 5.4.3 TMN8码率控制算法 76 5.4.4 TM5码率控制算法 77 5.4.5 H.264码率控制算法 79 5.5 基于H.264的帧层码率控制算法 83 5.5.1 H.264率失真曲线 83 5.5.2 H.264率失真模型 86 5.5.3 基于率失真模型的码率控制 87 5.5.4 实验结果及分析 87 参考文献 91 第6章 H.264/AVC视频编码新技术 92 6.1 H.264/AVC视频编码基本框架 92 6.2 基于行的H.264/AVC帧内预测编码 93 6.2.1 隐式的基于行的帧内预测 94 6.2.2 实验结果 98 6.3 H.264/AVC中可变位深的8×8整型变换和量化编码 99 6.3.1 H.264/AVC中的8×8整型变换 99 6.3.2 H.264/AVC的量化和缩放 102 6.4 基于无损视频信号统计特性的H.264/AVC自适应熵编码器设计 104 6.4.1 无损编码中残差数据的统计特性 104 6.4.2 改进的CAVLC方法 105 6.4.3 改进的CABAC方法 109 6.4.4 实验结果及分析 113 6.5 H.264视频编码的并行可扩展性 115 6.5.1 H.264中的并行计算 117 6.5.2 GOP级并行计算 118 6.5.3 帧级并行计算 119 6.5.4 片级并行计算 119 6.5.5 宏块级并行计算 120 6.5.6 空间域宏块级并行计算 120 6.5.7 时间域宏块级并行计算 121 参考文献 122 第7章 H.264/SVC可扩展视频编码 125 7.1 引言 125 7.2 H.264/SVC编码框架 126 7.2.1 时间可扩展性 127 7.2.2 空间可扩展性 128 7.2.3 SNR可扩展性 129 7.3 H.264 SVC编码性能评估 130 7.3.1 时间可扩展性 130 7.3.2 空间可扩展性 133 7.3.3 SNR可扩展性 134 7.3.4 其他特点 136 7.3.5 预处理滤波 138 参考文献 139 第8章 HEVC视频编码标准 140 8.1 HEVC标准的结构 140 8.1.1 档次、级别和层 140 8.1.2 视频格式 141 8.1.3 条带和分片 141 8.2 HEVC的基本编码框架 142 8.2.1 HEVC基本编码框架 143 8.2.2 HEVC的编码单元和编码结构 144 8.3 HEVC关键技术 146 8.3.1 帧内预测 147 8.3.2 帧间预测 150 8.3.3 变换、缩放和量化 154 8.3.4 熵编码 155 8.3.5 环内滤波器 156 8.3.6 特殊编码模式 158 8.4 HEVC编码器控制 159 8.5 HEVC的语法结构 159 8.5.1 并行解码语法和改进的条带结构 160 8.5.2 HEVC高级语法 160 8.6 HEVC编码工具配置 162 参考文献 163 第9章 小波视频编码新技术 164 9.1 引言 164 9.2 传统离散小波变换的缺点 164 9.3 双树小波变换 166 9.3.1 DTDWT 166 9.3.2 DTDWT滤波器组 169 9.3.3 三维DTDWT 170 9.4 粒子集群优化和多目标PSO 171 9.4.1 粒子集群优化 172 9.4.2 多目标PSO 173 9.5 基于多目标PSO的视频编码 173 9.5.1 编码器模块的修改 174 9.5.2 实验结果与分析 176 参考文献 177 第10章 基于压缩感知的视频编码技术 179 10.1 引言 179 10.2 压缩感知理论 180 10.2.1 稀疏性 180 10.2.2 不相干性 181 10.2.3 测量矩阵 181 10.2.4 CS重建 182 10.2.5 压缩感知特性 183 10.3 压缩视频感知 183 10.4 分布式压缩视频感知 184 10.5 基于字典的压缩视频感知 186 10.6 本章小结 187 参考文献 188 第11章 基于人眼视觉系统特性的视频编码 190 11.1 基于视觉敏感度的低比特图像压缩 190 11.1.1 人眼的视觉敏感度特征 190 11.1.2 基于视觉敏感度的低比特率图像压缩算法 191 11.2 基于视觉注意的视频编码方法 197 11.2.1 所提方法框图 197 11.2.2 目标检测算法 198 11.2.3 背景和目标区域的JPEG-2000编码 199 11.2.4 视频解码重建 199 11.2.5 实验结果与分析 199 11.3 基于人眼感兴趣区的视频编码 202 11.3.1 感兴趣区检测和跟踪 202 11.3.2 H.264/SVC标准的感兴趣区编码 208 11.3.3 感兴趣区编码的码率控制 208 11.4 本章小结 209 参考文献 209 第12章 视频编码技术的最新研究进展 215 12.1 基于语义的视频编码 215 12.1.1 语义视频编码 215 12.1.2 用户感知的语义视频编码 219 12.2 基于超分辨率复原的视频编码 222 12.2.1 超分辨率复原技术概述 222 12.2.2 基于超分辨率复原的视频编码技术 225 12.3 基于HEVC的立体视频编码技术 228 12.3.1 立体视频编码标准 228 12.3.2 几种立体视频编码方案 230 12.3.3 基于HEVC的立体视频编码方案 232 参考文献 234

精彩内容

3．3 熵编码 熵编码是纯粹基于信号统计特性的编码技术，是一种无损编码方法，解码后能无失真地恢复原始图像。图像/视频编码方法的效率取决于如何充分利用信源的统计特性。熵编码的基本原理是给出现概率较大的符号一个短码字，而给出现概率较小的符号一个长码字，这样使得最终的平均码长很小。一个精心设计的熵编码器，其输出的平均码长接近信源的信息熵，即码长的下限。熵编码把待压缩的数据流看做简单的数字序列，而并不关心这些数据的具体语义。 常用的熵编码方法有游程编码、Huffman编码和算术编码3种。 游程编码主要用于量化后出现大量零系数的情形，利用游程表示连零码，以降低为表示零码所用的数据量。 Huffman编码是一种不等长的最佳编码方法，这里的“最佳”是指它的平均码长对相同概率分布的信源是所有有效编码方法中最短的。Huffman编码必须预先知道信源的概率分布，这一般是难以做到的，通常采用对大量数据进行统计后得到的近似分布代替。但不同的图像类型的系数分布总有差异，这导致实际应用时无法达到最佳性能。通过利用输入数据序列自适应地匹配信源概率分布的方法，可以较好地改进Huffman编码的性能，但这又带来运算复杂，且不适合硬件实现的缺点。 算术编码是20世 ......

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