音視頻多媒體處理技術與實踐--基於i MX27處理器 張太鎰 9787512402904 下載 mobi epub pdf 電子書 在線閱讀 2026

基本信息

書名：音視頻多媒體處理技術與實踐--基於i MX27處理器

定價：59.00元

作者：張太鎰

齣版社：北京航空航天大學齣版社

齣版日期：2011-01-01

ISBN：9787512402904

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.722kg

編輯推薦

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內容提要

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美國飛思卡爾公司的高性能音視頻多媒體處理專用芯片i.mx27，集成arm9處理器核和mpeg-4、h.264視頻壓縮硬件編解碼器，以及嵌入式係統設計所需幾乎所有的外部接口，可以用i.mx27單芯片研發設計復雜的用於移動影視播放器、智能電話、無綫pda及其他便攜式音視頻終端等多媒體産品，研發周期短、成本低、性能。
本書在詳細介紹arm9處理器核的組成、存儲器配置、寄存器、中斷控製器和引導模式的基礎上，用較大的篇幅著重介紹該芯片集成的數字音頻復用器、cmos圖像傳感器接口、視頻壓縮編解碼器、增強型多媒體加速器和液晶顯示控製器等，以及開發工具、實驗教學平颱和多媒體産品應用範例。
本書可作為從事多媒體音視頻處理技術領域工程技術人員的設計參考資料，亦可作為大學電子與信息類專業音視頻處理和微處理器接口技術課程的輔助教材。

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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《數字圖像處理與計算機視覺：理論、算法與應用》 內容簡介： 本書係統地闡述瞭數字圖像處理和計算機視覺領域的關鍵理論、核心算法以及實際應用。全書內容涵蓋瞭從基礎的圖像采集、錶示，到復雜的圖像分析、識彆，再到高級的場景理解和三維重建，為讀者構建瞭一個全麵而深入的知識體係。本書旨在幫助讀者掌握數字圖像處理與計算機視覺的核心技術，理解其背後的數學原理和算法思想，並能將其應用於解決實際問題。 第一部分：數字圖像處理基礎 本部分將從數字圖像最基本的概念入手，為後續章節打下堅實的基礎。 第一章：數字圖像基礎 圖像的形成與采集： 詳細介紹光綫如何通過光學係統成像，以及傳感器（如CCD、CMOS）如何將光信號轉化為電信號，最終形成數字圖像。我們將探討采樣和量化的基本原理，理解像素（pixel）的概念，以及數字圖像在計算機中是如何存儲和錶示的。 圖像的數學錶示： 深入講解圖像的數學模型，包括二維函數、像素值（灰度、顔色）、色彩空間（如RGB、HSV、YCbCr）的定義、轉換及其特性。我們將分析不同顔色空間在圖像處理和應用中的優劣。 圖像的基本操作： 介紹對圖像進行的基本幾何變換，如平移、鏇轉、縮放、裁剪；以及灰度變換，如亮度調整、對比度增強、直方圖均衡化等。這些操作是後續更復雜處理的基礎。 第二章：圖像增強 圖像增強旨在改善圖像的視覺質量，使其更適閤人眼觀察或進一步的分析處理。 空間域增強： 點運算： 詳細介紹伽馬校正、對數變換、分段綫性變換等，分析它們如何改變像素值以達到增強目的。 模闆（核）運算： 重點講解捲積（convolution）操作，以及各種濾波器（filter）的應用。我們將分析平滑濾波器（如均值濾波、高斯濾波）在去噪方麵的作用，以及銳化濾波器（如Sobel、Laplacian）如何突齣圖像邊緣和細節。 直方圖處理： 深入探討直方圖均衡化和直方圖規定化，理解它們如何重新分配像素值以改善圖像的對比度。 頻率域增強： 傅裏葉變換基礎： 介紹一維和二維離散傅裏葉變換（DFT）及其快速算法（FFT），理解圖像在頻率域的錶示。 頻率域濾波： 講解低通濾波、高通濾波、同態濾波等在頻率域的應用，分析它們與空間域濾波在去噪和銳化上的異同。 第三章：圖像復原 圖像復原旨在去除因傳感器、傳輸過程或噪聲汙染而産生的退化，盡可能恢復圖像的原始信息。 噪聲模型與去除： 詳細介紹常見的圖像噪聲模型，如高斯噪聲、椒鹽噪聲、周期噪聲等，並分析各種降噪算法，包括空間域降噪（如中值濾波、維納濾波）和頻率域降噪。 退化模型的逆過程： 介紹退化函數（點擴散函數）的概念，以及如何通過逆濾波、維納濾波等方法來恢復退化圖像。我們將分析限製性維納濾波在處理噪聲和退化時的權衡。 盲去捲積： 討論在不知道退化函數的情況下，如何同時估計退化函數和原始圖像的問題，介紹一些迭代算法。 第四章：彩色圖像處理 彩色圖像包含豐富的信息，其處理也比灰度圖像更為復雜。 彩色模型與變換： 詳細講解RGB、HSV、YCbCr等常用彩色模型，以及它們之間的轉換方法。分析不同模型在特定應用場景下的優勢。 彩色圖像增強： 介紹在彩色模型下進行的增強操作，如根據特定通道進行調整、顔色均衡化等。 彩色圖像分割： 探討基於顔色特徵的分割技術，如閾值分割、區域生長等。 第二部分：計算機視覺核心技術 本部分將聚焦於計算機視覺領域，重點介紹圖像如何被“理解”，並從中提取有意義的信息。 第五章：圖像分割 圖像分割是將圖像劃分為若乾個具有相似特徵的區域（或對象）的過程，是許多高級視覺任務的基礎。 閾值分割： 詳細介紹全局閾值、局部閾值、Otsu’s方法等，以及如何選擇閤適的閾值。 區域基分割： 講解區域生長、區域分裂與閤並等方法，分析其在連接相似像素方麵的優勢。 邊緣檢測： 深入講解Canny邊緣檢測算法，分析其多階段的原理和效果。迴顧Sobel、Laplacian算子在邊緣檢測中的應用。 基於模型的方法： 介紹Active Contour Models（Snakes）和Level Set Methods等，分析它們如何利用圖像信息和模型形狀進行分割。 Watershed算法： 講解其基於拓撲學原理的分割方法。 第六章：特徵提取與描述 特徵是圖像中最具辨彆力的信息，提取和描述特徵是實現圖像識彆和匹配的關鍵。 角點檢測： 介紹Harris角點檢測器、Shi-Tomasi角點檢測器等，分析它們在檢測圖像中的關鍵點的原理。 斑點（Blob）檢測： 講解LoG（Laplacian of Gaussian）、DoG（Difference of Gaussians）等算子在檢測尺度不變斑點上的應用。 尺度不變特徵變換（SIFT）： 詳細講解SIFT算法，包括尺度空間極值檢測、關鍵點定位、方嚮分配和描述符生成，分析其對尺度、鏇轉和光照變化的魯棒性。 加速魯棒特徵（SURF）： 介紹SURF算法，理解其如何通過積分圖等技術加速SIFT的計算。 方嚮梯度直方圖（HOG）： 講解HOG特徵的計算過程，以及它在行人檢測等任務中的成功應用。 其他特徵描述符： 簡要介紹ORB、BRISK等其他常用特徵描述符。 第七章：圖像配準與拼接 圖像配準是指將不同時間、不同視角或不同傳感器采集到的圖像進行空間對齊，圖像拼接則是利用配準結果將多幅圖像融閤成一張無縫的全景圖。 配準的類型： 介紹剛性配準、仿射配準、投影配準等。 基於特徵的配準： 詳細講解利用SIFT、SURF等特徵點進行匹配、模型估計（如RANSAC）和變換應用的過程。 基於區域的配準： 介紹互相關、相位相關等方法。 圖像拼接： 講解圖像投影變換、羽化融閤等技術，實現無縫全景圖的生成。 第八章：對象識彆與分類 本章將介紹如何讓計算機“認識”圖像中的物體，並將其歸類。 傳統的識彆方法： 基於模闆匹配： 介紹模闆匹配的基本原理及其局限性。 基於特徵的識彆： 講解如何利用之前提取的特徵（如SIFT、HOG）構建分類器，如支持嚮量機（SVM）、K近鄰（KNN）等，實現對象的識彆。 物體形狀分析： 介紹輪廓、形狀上下文等形狀特徵的提取與匹配。 基於深度學習的識彆： 捲積神經網絡（CNN）基礎： 詳細介紹CNN的結構，包括捲積層、池化層、全連接層，以及激活函數（如ReLU）。 經典CNN模型： 講解LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、Inception等經典CNN模型的設計理念和架構。 遷移學習： 介紹如何利用預訓練模型進行遷移學習，加速模型的訓練並提高性能。 常用數據集與評估指標： 介紹ImageNet、CIFAR-10等數據集，以及準確率、召迴率、F1分數等評估指標。 第九章：目標檢測與跟蹤 目標檢測是在圖像中定位齣特定對象的位置並進行分類，目標跟蹤則是在視頻序列中持續跟蹤目標。 傳統目標檢測方法： 迴顧滑動窗口+分類器的方法。 基於深度學習的目標檢測： 兩階段檢測器： 講解Faster R-CNN、Mask R-CNN等，分析其區域建議網絡（RPN）的工作原理。 一階段檢測器： 介紹YOLO（You Only Look Once）係列和SSD（Single Shot MultiBox Detector）等，分析其速度優勢。 目標跟蹤： 傳統跟蹤方法： 介紹基於模闆匹配（如Mean-Shift、CamShift）、基於光流法的跟蹤。 基於深度學習的跟蹤： 介紹Siamese網絡等在目標跟蹤中的應用。 第三部分：高級應用與前沿技術 本部分將探討數字圖像處理和計算機視覺在更廣泛領域中的應用，並展望未來的發展方嚮。 第十章：立體視覺與三維重建 立體成像原理： 介紹雙目視覺係統，理解視差（disparity）的概念。 相機標定： 講解相機內參和外參的標定方法。 立體匹配： 介紹塊匹配、SGM（Semi-Global Matching）等立體匹配算法，計算視差圖。 三維重建： 利用視差圖或多視圖幾何關係，重建場景的三維模型，如點雲、網格模型。 單目深度估計： 介紹基於深度學習的單目深度估計方法。 第十一章：場景理解與語義分割 場景分類： 介紹如何識彆圖像的整體場景類彆。 語義分割： 講解將圖像中的每個像素分配到預定義的類彆標簽（如天空、道路、汽車），FCN（Fully Convolutional Network）、U-Net等模型。 實例分割： 區分同一類彆的不同實例，Mask R-CNN等。 關係理解： 探討圖像中對象之間的相互關係。 第十二章：醫學圖像處理與分析 醫學圖像的特點： 介紹CT、MRI、X光等醫學成像模態的特點。 醫學圖像增強與復原： 針對醫學圖像的特定退化進行處理。 醫學圖像分割： 自動分割腫瘤、器官等。 醫學圖像分析： 疾病診斷輔助、量化分析等。 第十三章：視頻分析與處理 視頻的基本概念： 幀、幀率、運動等。 運動估計與光流： 講解 Lucas-Kanade、Horn-Schunck等光流算法。 視頻去噪與增強： 針對視頻序列進行處理。 行為識彆： 基於視頻內容識彆人的行為。 第十四章：計算機視覺的未來發展 生成對抗網絡（GANs）在圖像生成中的應用： 圖像超分辨率、風格遷移等。 Transformer在視覺領域的應用： Vision Transformer（ViT）等。 三維視覺的前沿： NeRF（Neural Radiance Fields）等。 與機器人、增強現實（AR）/虛擬現實（VR）的融閤。 本書特色： 理論與實踐相結閤： 既深入闡述瞭各項技術的數學原理和算法細節，也提供瞭豐富的實際應用案例和僞代碼示例，幫助讀者理解理論的實際落地。 循序漸進的知識體係： 從基礎概念到高級應用，逐步構建起讀者對數字圖像處理和計算機視覺的全麵認識。 覆蓋廣泛的技術領域： 涵蓋瞭圖像處理、特徵提取、對象識彆、三維重建等核心技術，並涉及醫學圖像、視頻分析等重要應用方嚮。 麵嚮未來的前沿展望： 關注最新的技術發展趨勢，為讀者提供學習和研究的啓示。 本書適閤於計算機科學、軟件工程、人工智能、自動化等相關專業的本科生、研究生，以及從事數字圖像處理、計算機視覺、機器學習等領域研究和開發的工程師、研究人員閱讀。通過學習本書，讀者將能係統地掌握數字圖像處理與計算機視覺的核心知識，並具備解決實際問題的能力。