影像压缩技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 图像压缩
• 视频压缩
• 数据压缩
• 编码技术
• 解码技术
• 多媒体技术
• 数字图像处理
• 通信技术
• 信息安全
• 算法优化

　　本书循序渐进，对于多媒体编码的基础理论与实际应用技术作详细的解说。
　　第一章介绍关于数位影像所需最基础知识
　　第二章则是透过简单的编码演算法概述影像压缩编码的观念
　　第三、四章分别介绍熵编码化观念与量子化误差的统计处理方法
　　第五章详细地说明JPEG、MPEG等常用的编码方法
　　第六章简介实际应用于JPEG或是MPEG的DCT编码方式
　　第七章着眼于动态影像压缩编码方法
　　第八章企图对资料率的失真理论作些许的介绍
　　最后第九、第十章则分别在实际应用情形中，对JPEG与MPEG的概要说明。本书能为许多读者们在理解编码的原理与流程时提供一些帮助。

现代光学传感与图像重建 内容简介 本书深入探讨了现代光学传感技术与图像重建领域的前沿理论与实践应用。全书结构严谨，内容涵盖了从基础的物理光学原理到复杂的信号处理与算法实现，旨在为读者构建一个全面、深入的知识体系。 第一部分：光学成像基础与成像系统 本部分首先奠定了光学成像的理论基础。详细阐述了光在介质中的传播规律、衍射理论、成像系统的基本参数（如分辨率、像差）及其对图像质量的影响。特别关注了现代光学成像系统中的关键组件，包括新型高精度透镜设计、微纳光学元件的应用，以及先进的光学元件制造工艺。 接着，深入剖析了不同类型的光学成像系统。这包括传统的光学显微镜、望远镜系统，重点介绍了相差显微镜、共聚焦显微镜等高分辨率技术。同时，系统性地介绍了新兴的计算光学成像技术，例如基于计算层析成像（CT）的系统、全息成像系统，以及光场（Light Field）成像技术的工作原理和数据采集方式。 第二部分：新型光学传感器的原理与设计 本部分聚焦于现代高灵敏度传感器的设计与优化。详细介绍了不同类型传感器的物理基础，包括CCD和CMOS图像传感器的噪声模型、量子效率优化和全局快门/卷帘快门技术的权衡。 随后，深入探讨了非可见光成像技术，包括红外成像（热成像）和紫外成像。对长波、中波、短波红外探测器的物理特性、制冷技术（如斯特林制冷机）以及其在遥感和工业检测中的应用进行了详尽的分析。 此外，本书专门设立章节介绍新兴的量子传感技术在光学成像中的应用，如单光子雪崩二极管（SPAD）阵列在时间分辨成像中的潜力，以及量子纠缠对提高信噪比的可能性。 第三部分：图像重建与计算成像 这是本书的核心部分之一，集中讨论如何从采集到的原始数据中高效、准确地重建出高质量图像。 首先，从信号处理的角度回顾了经典的傅里叶光学重建方法，并详细分析了这些方法的局限性，特别是在处理非线性成像和欠采样问题时。 其次，重点阐述了基于模型的迭代重建算法。这包括了对泊松-高斯噪声模型的建立，以及使用正则化技术（如Total Variation, TV）来约束重建过程，以增强图像的边缘信息和抑制噪声。对近年来兴起的深度学习方法在图像重建中的应用进行了深入探讨，包括超分辨率重建（Super-Resolution）、去模糊（Deblurring）和低剂量重建（Low-Dose Reconstruction）中的卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）架构。 第四部分：高级应用与未来趋势 本部分将理论知识与前沿应用相结合。详细介绍了三维（3D）重建技术，包括结构光、激光雷达（LiDAR）数据处理，以及多视图几何学的应用。针对动态场景，阐述了运动模糊的去除技术和时间序列图像的分析方法。 此外，本书探讨了光学传感与图像重建在生物医学工程、自动驾驶和工业无损检测中的具体案例。例如，在生物成像中，如何利用光学相干断层扫描（OCT）进行活体组织的高分辨率成像和定量分析；在自动驾驶中，如何融合来自不同波段传感器的数据以提高环境感知能力。 总结 本书内容兼具理论深度和工程实践性，适合光学工程、信息与通信工程、计算机视觉等相关专业的本科高年级学生、研究生以及从事光学传感和图像处理的研发人员阅读和参考。它不仅提供了扎实的理论框架，更提供了解决复杂成像难题的现代工具箱。

　　1章　数位影像的基础1-1
　　何谓数位影像1-1
　　各种数位影像的格式1-17
　　关于影像的压缩编码与画质的评估1-24

　　2章　影像压缩编码的基础2-1
　　像素值的写法2-1
　　何谓影像压缩编码2-2
　　为什么可以压缩影像2-5
　　影像压缩编码的原理─透过简单的编码演算法加以介绍2-10
　　像素间相关程度的定量关系2-14
　　影像编码演算法的一般组成2-20

　　3章　熵编码3-1
　　前言　同时说明用语与基础知识3-1
　　解码的条件3-6
　　资讯来源编码定理3-9
　　Huffman编码3-12
　　算数编码3-17

　　4章　量子化─进行统计处理4-1
　　前　言4-1
　　各种量子化器4-3
　　量子化误差之统计处理4-5
　　关于式(4.19)4-12
　　结语－量子化与反量子化的实际操作4-14

　　5章　正交转换与DCT5-1
　　线性转换与正规化正交转换5-2
　　使用正交转换之影像编码演算法5-7
　　巴塞瓦性质与其应用5-9
　　转换系数的最佳位元分配5-11
　　Karhunen-Loeve转换(KLT)5-16
　　由KLT至DCT－推导DCT5-33
　　结　语5-37

　　6章　DCT之性质与其在编码上的应用6-1
　　编码时的应用－使用二维DCT进行影像编码的实际情形6-8
　　结语－补遗6-15

　　7章　动画影像之压缩编码与动态补偿7-1
　　动画影像之基础－关于扫描7-1
　　动画影像编码之基本方法7-3
　　使用动态补偿之动画影像编码7-8
　　实际的演算法7-19

　　8章　资料率－失真理论－影像编码之理论处理入门8-1
　　资料率－失真理论之简介8-1
　　资料率－失真函数8-3
　　为什么可以压缩影像8-6
　　静止影像与动画影像之压缩极限8-10

　　9章　多媒体编码实务(1)JPEG－静止影像之压缩编码9-1
　　前　言9-1
　　JPEG基线方式之位元串组成9-8
　　JPEG基线方式之编码特性9-16
　　结　语9-18

　　10章　多媒体编码实务(2)MPEG－动画影像之
　　压缩编码10-1
　　MPEG的历史－常识程度的介绍10-1
　　MPEG-1简述10-3
　　MPEG-1组成10-9
　　MPEG-2简述10-39
　　结　语10-49
　　参考文献参-1　　
　　索　引索-1

评分☆☆☆☆☆

**评价三** 坦白说，我当初买《影像压缩技术》这本书，是想找点关于照片后期处理，特别是如何优化照片文件大小的实用技巧。我经常需要在社交媒体上分享照片，但又不想因为文件太大而影响上传速度或占用过多流量。所以我期待的是一些关于照片压缩的“小窍门”，比如哪种格式最适合网络分享、调整哪些参数能有效减小文件体积但又不至于牺牲太多画质，甚至是一些简单易学的软件操作指南。然而，这本书的内容，老实说，跟我当初的期待完全是两回事。它更偏向于理论研究和算法分析，讲解了很多我完全不熟悉的专业名词和数学模型。比如，它详细地介绍了DCT（离散余弦变换）和DWT（离散小波变换）这两种重要的图像压缩变换方法，并且还深入探讨了它们在不同压缩标准中的应用。虽然我知道这些是核心技术，但对于我这种没有专业背景的普通读者来说，这些内容过于抽象和枯燥，很难消化。我尝试着去读，但很多时候都只能看到一堆公式和图表，无法将它们与我实际遇到的问题联系起来。这本书更像是给影像工程师、算法研究者等专业人士准备的，对于只想了解基础概念和实用技巧的普通爱好者来说，这本书的门槛实在太高了。

评分☆☆☆☆☆

**评价一** 这本书啊，我当初会买，纯粹是因为它的书名《影像压缩技术》，觉得听起来很专业，而且我一直对影像处理有点兴趣，想着或许能从中挖点乾货。结果翻开来，嗯… 怎么说呢，它讲的那些原理和算法，我看得是云里雾里。我本以为会讲到一些日常生活中用到的压缩技巧，比如怎么把照片变小方便传LINE，或者如何让影片在不损失太多画质的情况下占更少空间。但这本书完全不是那回事，它深入到了非常底层的技术层面，讲了很多我完全没听过的术语，像是“离散余弦变换”、“熵编码”之类的。读到后面，感觉自己像是在啃一本大学的教科书，而且还是那种非常硬的理工科教材。我尝试着去理解，但很多东西都太抽象了，没有具体的例子或者应用场景来辅助说明。比如，它提到了一种压缩标准，然后就一大堆公式和图表，我实在很难把它跟我的生活经验联系起来。虽然我知道这可能就是真正的影像压缩技术，但对我这种想从实用角度学习的人来说，真的太难了，有点劝退。我还是比较期待能有一些关于如何选择合适的压缩格式、不同格式的优缺点分析，甚至是一些简单易学的软件操作技巧，而不是这样纯粹的理论堆砌。这本书给我的感觉就像是给专业的工程师看的，而不是给一般对影像压缩有兴趣的读者。

评分☆☆☆☆☆

**评价四** 拿到《影像压缩技术》这本书，我是抱着一种“涨知识”的心态。毕竟，我们每天都在使用各种影像相关的产品，从手机拍照到看视频，背后的技术总是让人好奇。这本书确实满足了我的求知欲，而且是那种超乎想象的满足。它不是简单地告诉你“压缩就是把文件变小”，而是从头开始，一点点地揭示影像压缩的奥秘。我特别喜欢它在介绍“熵编码”那部分，讲解了霍夫曼编码和算术编码，让我明白了为什么有些数据在压缩后能变得非常小。作者还花了很大篇幅去讲解各种国际上通用的影像压缩标准，比如JPEG、MPEG家族等等，详细地分析了它们的原理、特点以及发展历程。这让我对我们现在所使用的各种图片和视频格式有了更深刻的理解，也明白它们各自的优劣势所在。虽然有些章节涉及到的数学公式和算法分析非常深入，我需要反复阅读才能勉强理解，但总的来说，这本书的讲解方式还是比较清晰的，而且作者很有耐心，尽量用各种比喻和图示来帮助读者理解。这本书就像是影像压缩技术的一部百科全书，让我对这个领域有了系统而全面的认识，感觉自己的知识库又扩充了不少。

评分☆☆☆☆☆

**评价五** 我购买《影像压缩技术》这本书，纯粹是因为在进行一个关于数字媒体方面的项目时，需要了解一些底层的技术细节。我原本以为这本书会像很多市面上其他技术书籍一样，提供一些算法的实现思路或者关键步骤的解析。然而，这本书的内容深度和理论性远超我的预料，它更像是对整个影像压缩技术发展历程和核心理论的全面梳理。书中对于各种数学变换，比如离散余弦变换（DCT）以及其在JPEG压缩中的作用，讲解得非常详尽，甚至涉及到了傅里叶变换等更基础的数学原理。我之前对这些理论基础接触不多，所以阅读起来颇费力，需要花费大量时间去理解每一个概念。同时，书中还深入探讨了各种熵编码方法，例如霍夫曼编码和算术编码，并详细分析了它们在不同压缩标准下的应用和效率比较。对我而言，这些内容虽然非常扎实，但如果没有一定的数学和计算机科学背景，可能会觉得非常吃力。它不像一本操作手册，更像是一本研究报告。虽然它没有直接给出我项目所需要的具体代码实现，但它为我构建了一个坚实的理论框架，让我能更深刻地理解影像压缩的原理，这对于后续的项目开发是有很大帮助的。总体来说，这本书适合对影像压缩有深入研究需求，并且具备一定理论基础的读者。

评分☆☆☆☆☆

**评价二** 我买《影像压缩技术》这本书，纯粹是出于好奇心，想了解一下我们每天接触到的各种图片、影片背后的技术究竟是怎么运作的。结果，这本书的深度和广度完全超出了我的预期。它不像我之前看过的那些技术科普书，只是浅尝辄止地讲一点皮毛。这本书更像是把整个影像压缩的知识体系都给搬了过来，从最基础的数字影像原理，到各种复杂的压缩算法，再到不同编码标准的演进和应用，几乎是无所不包。我印象特别深刻的是它在讲到“信息论”和“感知编码”的部分，解释了为什么人眼对某些细节不敏感，所以压缩时可以优先去除这些信息，这样既能减小文件大小，又不会让用户明显感觉到画质下降。这部分真的让我大开眼界，感觉像是解锁了新世界的大门。虽然有些地方的数学公式还是有点挑战性，但作者的讲解很细致，而且还配了不少图示，帮助理解。这本书让我对数字影像的形成、传输和存储有了全新的认识，也理解了为什么有时候同样的视频文件，压缩效率却有很大的差异。对于想深入了解影像压缩“为什么”的读者来说，这本书绝对是值得一读的。