视频编码与传输新技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

基本信息

书名：视频编码与传输新技术

定价：49.00元

作者：朱秀昌

出版社：电子工业出版社

出版日期：2014-12-01

ISBN：9787121245329

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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在简单介绍视频编码与传输的基本理论和技术的基础上，分9个专题的对该领域新理论、新技术、新成果进行介绍、分析、比较和总结。主要包括：率失真优化和码率控制、分布式视频编码、可分级与多描述视频编码、多视点视频编码、视频信号的压缩感知、解码视频的差错掩盖、无线视频传输的质量保证、监控视频的智能分析和超分辨率图像重建等内容。

目录

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作者介绍

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朱秀昌，1982年至今，在南京邮电大学从事科研与教学工作。“中国通信学会”高级会员；“中国通信学会IP应用与增值电信技术委员会”委员；“中国电子学会”高级会员；“中国电子学会广播电视技术分会”理事；中国图象图形学会高级会员。《中国多媒体通信》杂志编委；电子工业出版社：“21世纪高等学校通信类规划教材”编审委员会委员。

文摘

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序言

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《视频编码与传输新技术》图书简介 一、 什么是视频编码与传输？ 在当今这个信息爆炸的时代，视频内容已成为我们生活中不可或缺的一部分。从社交媒体上的短视频，到高清电影点播，再到远程会议和实时直播，视频的传播和消费正以前所未有的速度增长。然而，视频文件本身往往体积庞大，直接传输会消耗大量的带宽，并对存储设备提出极高的要求。这就引出了视频编码与传输这两项核心技术。 视频编码 (Video Coding)，顾名思义，就是对视频数据进行压缩和打包的过程。原始的视频信号包含了大量的冗余信息，例如画面中不动的背景、相邻帧之间的相似性以及人眼不敏感的信息。视频编码技术通过各种算法，如帧内预测、帧间预测、变换编码、量化和熵编码等，将这些冗余信息去除，从而显著减小视频文件的体积，使其更容易存储、传输和处理。一个高效的视频编码器，能够在保证可接受的视觉质量的前提下，实现最大的压缩比。 视频传输 (Video Transmission)，则是将编码后的视频数据，通过各种网络媒介，从源端发送到目标端的过程。这包括了从本地网络到互联网，再到无线网络等多种传输方式。为了保证视频在传输过程中的流畅性和实时性，视频传输技术需要解决一系列挑战，如网络带宽的限制、丢包率、延迟以及网络抖动等问题。高效的视频传输协议和技术，能够最大限度地利用有限的网络资源，提供稳定、高质量的视频播放体验。 二、 《视频编码与传输新技术》一书的核心内容概览 本书深入探讨了当前以及未来视频编码与传输领域的前沿技术和发展趋势。它不仅仅是对现有技术的简单罗列，更侧重于揭示这些技术背后的原理、算法实现以及在实际应用中的创新与突破。全书内容丰富，结构清晰，旨在为读者构建一个全面而深入的知识体系。 第一部分：现代视频编码技术的基石与演进 本部分将从基础概念出发，逐步深入到现代视频编码的主流技术。 经典编码回顾与原理剖析： 在进入新技术之前，我们首先回顾H.264 (AVC)等经典编码标准的关键技术。这包括了其核心的帧内和帧间预测机制，如块划分、运动估计与补偿；变换编码（如DCT和iDCT）；量化（包括整数变换和率失真优化）；以及熵编码（如CAVLC和CABAC）。通过对这些经典技术原理的深入理解，读者将能更好地把握新技术的革新之处。 下一代编码标准：H.265 (HEVC) 的核心创新： H.265/HEVC是H.264的重大升级，它在保证相同视觉质量的前提下，实现了约50%的码率降低。本书将重点解析HEVC的关键技术，例如： 更灵活的编码单元（CTU）： 相较于H.264的宏块，HEVC引入了编码树单元（CTU），支持更灵活的块大小划分，能够更好地适应复杂纹理和边缘。 先进的帧内预测模式： HEVC增加了更多的帧内预测方向，显著提高了帧内预测的效率。 更精细的帧间预测： 包括了合并运动向量（Merge Mode）、高级运动向量预测（AMVP）以及基于模板的运动向量预测（TMVP）等，大幅提升了帧间预测的准确性。 样本自适应偏移（SAO）： 作为HEVC的滤波技术，SAO能够根据像素样本的特性进行自适应滤波，进一步降低编码误差。 并行处理能力： HEVC引入了并行处理工具，如瓦片（Tiles）和片段（Subpictures），能够有效利用多核处理器，加速编码和解码过程。 面向未来的编码标准：AV1 和 VVC 的展望： 随着视频内容需求的不断增长，更高效的编码标准应运而生。本书将介绍当前备受关注的AV1（AOMedia Video 1）以及最新的VVC（Versatile Video Coding，即H.266）标准。 AV1的亮点： AV1由开放媒体联盟（Alliance for Open Media）开发，是一款免费、无专利的开放视频编码格式。它在HEVC的基础上进行了多项改进，如更复杂的预测模式（如Compound Prediction、Warped Motion）、更先进的变换（如DST）、以及更精细的量化和熵编码。本书将分析AV1如何在不引入专利费用的同时，实现比HEVC更高的压缩效率，并探讨其在Web视频和流媒体领域的潜力。 VVC（H.266）的革新： VVC是ITU-T VCEG 和 ISO/IEC MPEG 联合推出的最新一代视频编码标准。VVC在HEVC的基础上，引入了更多的编码工具，例如： 更灵活的块结构（Quadtree plus Binary Tree, QTBT）： 允许更细粒度的块划分。 多假设帧间预测（Multi-Hypothesis Prediction）： 提高了帧间预测的鲁棒性。 扩展的变换集（Extended Transform Set, ETS）： 提供了更广泛的变换选择。 改进的滤波工具： 如块间去块滤波（Inter-Picture Deblocking Filter, IPDF）。 本书将深入剖析VVC的核心技术，预测其在4K/8K超高清视频、HDR（高动态范围）视频以及VR/AR（虚拟现实/增强现实）等场景下的应用前景。 第二部分：视频传输技术的挑战与前沿发展 视频编码的最终目的是为了高效传输。本部分将聚焦视频在网络传输中的各种问题和解决方案。 网络传输的基本原理与挑战： 介绍TCP/IP协议栈在视频传输中的作用，以及UDP在流媒体传输中的优势。重点分析视频传输面临的典型挑战，如： 带宽限制： 如何在有限的带宽下提供流畅的视频体验。 丢包： 网络传输中的数据包丢失对视频质量的影响，以及如何通过纠错和重传等机制应对。 延迟： 实时视频传输（如视频会议、直播）对低延迟的要求，以及如何优化传输路径和协议。 抖动： 网络时延的变化给视频播放带来的不稳定性，以及缓冲（Buffering）技术的作用。 面向流媒体的传输协议： RTMP (Real-Time Messaging Protocol)： 曾经广泛应用于Flash时代的流媒体传输，本书将介绍其基本原理以及在现代应用中的局限性。 HLS (HTTP Live Streaming)： 由Apple推出，基于HTTP的流媒体传输协议，通过将视频分割成小的媒体片段，并提供一个播放列表文件（.m3u8），实现了对各种网络环境的良好适应性。本书将详细解析HLS的工作流程，以及其在自适应比特率（Adaptive Bitrate Streaming, ABR）中的关键作用。 DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP)： 由MPEG组织制定的开放标准，与HLS类似，DASH也是一种基于HTTP的自适应比特率流媒体技术。本书将对比DASH和HLS的异同，并探讨DASH的优势，如更好的跨平台支持和更高的灵活性。 新兴的传输技术与解决方案： QUIC (Quick UDP Internet Connections)： 由Google开发，并已成为IETF标准。QUIC协议运行在UDP之上，集成了TLS加密，并引入了连接迁移、多路复用等特性，旨在克服TCP在网络拥塞控制和连接建立方面的瓶颈，为视频流媒体传输带来更低的延迟和更高的吞吐量。本书将深入解析QUIC的工作原理，以及它如何颠覆传统的传输方式。 WebRTC (Web Real-Time Communications)： 一项浏览器原生支持的实时通信技术，允许在浏览器之间进行点对点（P2P）的音视频通信，无需插件。本书将介绍WebRTC的架构，包括其数据通道、媒体通道以及安全特性，并探讨其在视频会议、在线游戏、远程协作等领域的应用。 CDN (Content Delivery Network) 的优化策略： 内容分发网络（CDN）是实现高效视频传输的关键基础设施。本书将探讨CDN在视频传输中的作用，包括边缘缓存、智能路由、负载均衡等技术，以及如何通过CDN优化来降低延迟、提高播放流畅度。 第三部分：人工智能在视频编码与传输中的应用 人工智能（AI）正以前所未有的力量改变着视频领域。本部分将探讨AI如何赋能视频编码与传输，实现更智能、更高效的解决方案。 AI辅助视频编码： 机器学习预测： 利用深度学习模型预测最优的块划分、运动向量、变换类型等，从而提升编码效率。 智能感知编码（Intelligent Perceptual Coding）： 结合人眼视觉系统（HVS）的特性，通过AI算法识别视频内容中的重要区域和特征，并动态调整编码参数，将更多的比特资源分配给关键信息，实现更优的视觉质量。 AI驱动的超分辨率和画质增强： 利用生成式对抗网络（GANs）等AI技术，提升低分辨率视频的清晰度，或对编码压缩造成的失真进行修复，改善视频的整体观感。 AI在视频传输中的角色： 智能带宽预测与调度： 利用AI模型预测网络拥塞和可用带宽，动态调整视频编码比特率和传输策略，实现更平滑的播放。 AI驱动的网络拥塞控制： 开发更智能的拥塞控制算法，能够快速响应网络变化，有效避免丢包和延迟。 智能视频质量评估： 利用AI自动评估视频在传输过程中的质量，并进行实时反馈和调整。 P2P传输的智能优化： 在WebRTC等P2P场景下，AI可以用于优化节点选择、带宽分配和流媒体路由，提升P2P传输的稳定性和效率。 第四部分：前沿应用与未来展望 本书的最后一章将放眼未来，探讨视频编码与传输技术在新兴领域的应用，以及未来可能的发展方向。 8K超高清视频与HDR（高动态范围）视频编码： 随着显示技术的进步，8K超高清和HDR视频正逐渐普及。本书将分析这些高分辨率、宽色域、高亮度视频对编码和传输技术的更高要求，以及AV1、VVC等标准如何支持这些特性。 VR/AR/XR（虚拟现实/增强现实/混合现实）视频： VR/AR/XR内容对沉浸感有着极高的要求，这意味着需要传输更高分辨率、更高帧率、更低延迟的视频流，并可能包含多视角信息。本书将探讨编码和传输技术如何应对这些挑战，以及全景视频、8K VR等技术的实现。 云游戏与实时互动视频： 云游戏需要低延迟、高码率的视频传输，而实时互动视频（如直播带货、在线教育）则对低延迟和可靠性提出了严苛的要求。本书将分析现有和未来的技术如何满足这些场景的需求。 视频编码与传输的标准化进程与产业生态： 讨论ITU-T、ISO/IEC、AOMedia等标准化组织在推动视频技术发展中的作用，以及各技术栈的产业化进展。 三、 本书的目标读者 本书适合以下读者群体： 软件工程师与算法开发人员： 致力于视频编解码器开发、流媒体服务构建、内容分发网络优化的专业人士。 通信工程与网络技术研究人员： 关注网络传输协议、带宽优化、低延迟通信等领域的学者和研究者。 影音内容创作者与流媒体平台开发者： 需要理解视频编码与传输技术如何影响内容质量、分发效率和用户体验的从业者。 计算机科学与电子工程专业的学生： 希望深入了解现代数字媒体核心技术的在校生。 对数字媒体技术感兴趣的技术爱好者： 渴望掌握视频领域前沿知识的读者。 四、 本书的价值与特色 理论与实践相结合： 本书不仅讲解核心理论和算法，还结合实际应用场景，提供深入的分析和指导。 前沿性与权威性： 紧跟行业最新发展，介绍如AV1、VVC、QUIC等最新技术，并分析其发展趋势。 系统性与全面性： 从编码到传输，再到AI赋能，构建了一个完整的视频技术知识体系。 深度与广度并存： 既有对核心技术原理的深度剖析，也涵盖了广泛的应用领域。 图文并茂，易于理解： 通过丰富的图表和实例，帮助读者更直观地理解复杂的技术概念。 通过阅读《视频编码与传输新技术》，您将能够深刻理解视频内容在数字世界中高效流通的奥秘，掌握驱动下一代媒体体验的关键技术，并为应对未来视频技术领域的挑战做好充分准备。