音视频多媒体处理技术与实践--基于i MX27处理器 pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

基本信息

书名:音视频多媒体处理技术与实践--基于i MX27处理器

定价：59.00元

售价：43.1元,便宜15.9元,折扣73

作者:张太镒

出版社：北京航空航天大学出版社

出版日期：2011-01-01

ISBN：9787512402904

字数：838000

页码：509

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.722kg

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内容提要

美国飞思卡尔公司的高性能音视频多媒体处理专用芯片i.mx27，集成arm9处理器核和mpeg-4、h.264视频压缩硬件编解码器，以及嵌入式系统设计所需几乎所有的外部接口，可以用i.mx27单芯片研发设计复杂的用于移动影视播放器、智能电话、无线pda及其他便携式音视频终端等多媒体产品，研发周期短、成本低、性能。
本书在详细介绍arm9处理器核的组成、存储器配置、寄存器、中断控制器和引导模式的基础上，用较大的篇幅着重介绍该芯片集成的数字音频复用器、cmos图像传感器接口、视频压缩编解码器、增强型多媒体加速器和液晶显示控制器等，以及开发工具、实验教学平台和多媒体产品应用范例。
本书可作为从事多媒体音视频处理技术领域工程技术人员的设计参考资料，亦可作为大学电子与信息类专业音视频处理和微处理器接口技术课程的辅助教材。

目录

作者介绍

文摘

序言

《数字图像处理：原理、算法与应用》 引言 数字图像处理作为计算机科学、信息科学以及工程学领域的重要分支，已经深入渗透到我们生活的方方面面。从医学影像的诊断到遥感技术的监测，从工业生产的质量控制到人脸识别的安防应用，无不闪耀着数字图像处理技术的智慧光芒。本书旨在系统性地介绍数字图像处理的核心原理、经典算法以及在不同领域的实际应用，为读者构建一个扎实而全面的理论基础，并提供丰富的实践指导，使其能够理解、掌握并运用这些技术解决实际问题。 第一部分：数字图像处理基础 第一章：图像与视觉感知 图像的本质与表示： 深入探讨数字图像的数学模型，包括像素、灰度级、颜色空间（RGB、HSV、CMYK等）的定义与转换。解析图像在计算机中的存储方式，如位图、矢量图，以及不同文件格式（JPEG、PNG、BMP等）的特点与应用场景。 人眼视觉系统与图像处理的关系： 介绍人眼的成像原理、光感受器（视杆细胞、视锥细胞）的功能，以及人类对亮度、对比度、颜色、空间频率等视觉特性的感知规律。阐述这些生理和心理学特性如何指导图像处理算法的设计，以达到更好的视觉效果和信息提取能力。 第二章：图像增强 点运算（Point Operations）： 详细讲解直方图的概念及其在图像分析中的重要性。深入剖析灰度变换函数，包括线性变换、对数变换、幂次变换（伽马变换）等，并阐述它们如何用于调整图像的对比度和亮度。重点介绍直方图均衡化（Histogram Equalization）和直方图规定化（Histogram Specification）的原理与实现，以及它们在改善图像视觉质量方面的实际效果。 空间域滤波（Spatial Domain Filtering）： 讲解滤波器的基本概念，包括卷积（Convolution）和相关（Correlation）运算。重点介绍各类空间滤波器： 平滑滤波器（Smoothing Filters）： 均值滤波器（Mean Filter）、高斯滤波器（Gaussian Filter）等，分析其去除噪声、模糊图像的原理和效果。 锐化滤波器（Sharpening Filters）： 拉普拉斯滤波器（Laplacian Filter）、Sobel算子、Prewitt算子等，讲解它们如何增强图像的边缘和细节。 双边滤波器（Bilateral Filter）： 介绍其在保持边缘的同时进行平滑的独特优势。 频率域增强（Frequency Domain Enhancement）： 引入傅里叶变换（Fourier Transform）及其离散形式（DFT/FFT）在图像处理中的应用。讲解低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器、带阻滤波器在频率域对图像进行平滑或锐化的原理。重点介绍同态滤波（Homomorphic Filtering）在同时增强亮度和对比度方面的应用。 第三章：图像复原 图像退化模型（Image Degradation Model）： 建立图像退化过程的数学模型，将其描述为原始图像与退化函数（Point Spread Function, PSF）卷积，并叠加噪声。 逆滤波与维纳滤波（Inverse Filtering and Wiener Filtering）： 详细推导逆滤波的原理，分析其对噪声的敏感性。重点介绍维纳滤波，阐述其基于统计信息的最佳逼近原理，以及如何通过权衡信号和噪声的功率谱来获得更好的复原效果。 约束最小二乘方滤波（Constrained Least Squares Filtering）： 讲解如何在逆滤波的基础上引入约束条件，以避免噪声的放大。 其他复原方法： 介绍运动模糊复原、散焦模糊复原等特定场景下的复原技术。 第二部分：图像分析与特征提取 第四章：彩色图像处理 彩色模型与转换： 深入介绍各种彩色模型（RGB, HSV, HSI, YCbCr等）的数学定义、物理意义及其相互之间的转换方法。分析不同彩色模型在图像处理任务中的适用性。 彩色图像增强： 讲解在不同彩色模型下进行图像增强的技术，如在HSI模型下对色调、饱和度、亮度分别进行处理。 彩色图像分割： 探讨基于颜色阈值分割、聚类分析（K-Means）等方法在彩色图像分割中的应用。 第五章：图像分割（Image Segmentation） 阈值分割（Thresholding）： 讲解全局阈值法和局部（自适应）阈值法的原理。重点介绍 Otsu's 方法，分析其如何自动寻找最优阈值。 边缘检测（Edge Detection）： 详细介绍 Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian of Gaussian (LoG), Canny 等经典边缘检测算子的原理、优缺点及实现细节。分析边缘连接（Edge Linking）和边缘链接（Edge Following）技术。 区域分割（Region-based Segmentation）： 讲解区域生长（Region Growing）、区域分裂与合并（Region Splitting and Merging）等算法。 基于图的分割： 简要介绍 Graph Cut 等先进的分割技术。 分水岭分割（Watershed Segmentation）： 阐述其基于地形学的分割思想。 第六章：特征提取与描述 几何特征（Geometric Features）： 介绍图像中物体的形状、大小、位置等几何特征的提取方法，如轮廓（Contour）、质心（Centroid）、面积（Area）、周长（Perimeter）、紧密度（Circularity）、长宽比（Aspect Ratio）等。 纹理特征（Texture Features）： 讲解灰度共生矩阵（Gray-Level Co-occurrence Matrix, GLCM）的计算方法及其衍生特征（对比度、能量、相关性、相关性等）。介绍其他纹理描述方法，如LBP (Local Binary Patterns)。 关键点检测与描述（Interest Point Detection and Description）： 介绍 Harris角点检测、SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)、SURF (Speeded Up Robust Features) 等算法，分析它们在图像匹配、目标识别中的重要作用。 形状上下文（Shape Context）： 讲解如何利用形状上下文来描述物体的形状。 第三部分：高级图像处理技术与应用 第七章：形态学图像处理（Morphological Image Processing） 基本运算： 详细介绍二值图像和灰度图像的腐蚀（Erosion）、膨胀（Dilation）、开运算（Opening）和闭运算（Closing）的定义、原理与数学实现。 形态学算子： 讲解击中不击中（Hit-or-Miss）变换、骨架提取（Skeletonization）、边界提取（Boundary Extraction）、连通分量分析（Connected Component Analysis）等。 应用： 阐述形态学处理在去噪、连接断裂的物体、填充孔洞、细化/粗化结构等方面的实际应用。 第八章：图像压缩 信息论基础： 引入熵（Entropy）的概念，解释信息熵与数据冗余的关系。 无损压缩（Lossless Compression）： 讲解行程长度编码（Run-Length Encoding, RLE）、霍夫曼编码（Huffman Coding）、算术编码（Arithmetic Coding）等无损压缩算法。 有损压缩（Lossy Compression）： 重点介绍离散余弦变换（Discrete Cosine Transform, DCT）在 JPEG 压缩标准中的应用。讲解量化（Quantization）和熵编码（Entropy Coding）在有损压缩中的作用。 视频压缩基础： 简要介绍视频压缩的基本原理，如帧内压缩（Intra-frame compression）和帧间压缩（Inter-frame compression）。 第九章：图像复原与重建 图像去噪（Image Denoising）： 除了空间域和频率域的滤波方法，重点介绍非局部均值滤波（Non-Local Means, NLM）和 BM3D (Block-Matching and 3D Filtering) 等更先进的去噪算法。 图像修复（Image Inpainting）： 讲解利用周围信息填充图像缺失区域的技术，包括基于扩散的方法和基于块匹配的方法。 立体视觉与三维重建（Stereo Vision and 3D Reconstruction）： 介绍双目立体视觉的基本原理，视差计算（Disparity Estimation），以及点云（Point Cloud）和网格模型（Mesh Model）在三维重建中的应用。 第十章：图像处理在实际中的应用 医学影像处理： CT, MRI, X-ray 图像的增强、分割、特征提取，用于疾病诊断和治疗规划。 遥感图像处理： 卫星图像的增强、分类、变化检测，用于地质勘探、环境监测、农业分析。 工业视觉检测： 产品的缺陷检测、尺寸测量、质量控制。 安防与监控： 人脸识别、行人检测、行为分析。 计算机视觉基础： 目标跟踪、场景理解。 图形学与虚拟现实： 纹理映射、渲染。 附录 数学基础回顾： 线性代数、概率论与数理统计基础。 常用图像处理库介绍： OpenCV, scikit-image, Pillow 等。 代码示例与实践指导： 提供 Python 或 C++ 的代码片段，帮助读者理解和实现算法。 结语 数字图像处理技术博大精深，本书力求以清晰的逻辑、严谨的论述和丰富的实例，带领读者走进这个充满魅力的技术世界。通过理论学习和实践操作，读者将能够深入理解图像处理的内在机制，掌握分析和解决实际问题的能力，为进一步深入研究或应用到具体领域奠定坚实的基础。