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| 內容簡介： |
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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。
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| 關於作者： |
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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。
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| 目錄：
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第1章 视频编码与传输基础
1．1 概述
1．1．1 视频的数字化
1．1．2 数字视频的压缩编码
1．1．3 压缩视频的传输
1．2 视频编码的基本方法
1．2．1 预测编码方法
1．2．2 变换编码方法
1．2．3 运动估计和运动补偿
1．2．4 量化和熵编码
1．2．5 H．261混合编码模式
1．3 数字视频压缩标准
1．3．1 H．26x标准
1．3．2 MPEG-x标准
1．3．3 AVS标准
1．3．4 VC-1标准
1．3．5 HEVC标准
1．4 数字视频的网络传输
1．4．1 通信网络基础
1．4．2 主要传输网络
1．4．3 网络接入技术
1．4．4 线IP网络的视频传输
参考文献
第2章 率失真优化和码率控制
2．1 概述
2．1．1 视频编码的三项指标
2．1．2 率失真优化
2．1．3 码率控制
2．2 率失真理论基础
2．2．1 图像的信源熵
2．2．2 率失真理论
2．2．3 主要率失真模型
2．3 率失真优化编码
2．3．1 率失真优化方法
2．3．2 率失真优化的量化器
2．3．3 率失真优化的模式判决
2．3．4 率失真优化的运动估计
2．4 视频编码的码率控制
2．4．1 码率控制基础
2．4．2 分层码率控制方法
2．4．3 H．264的码率控制
2．5 新近的码率控制
2．5．1 半模糊的码率控制器
2．5．2 基于HVS的码率控制
2．5．3 平滑视频质量的码率控制
2．5．4 基于SSIM的码率控制
2．6 编码复杂度
2．6．1 计算复杂度和视频质量
2．6．2 对可变复杂度算法的需求
2．6．3 可变复杂度算法
参考文献
第3章 分布式视频编码
3．1 概述
3．1．1 相关信源的编码
3．1．2 Slepian-Wolf损编码
3．1．3 Wyner-Ziv有损编码
3．2 分布式视频编码的主要方法
3．2．1 空域Wyner-Ziv方法
3．2．2 频域Wyner-Ziv方法
3．2．3 DISCUS编码方法
3．3 Wyner-Ziv编码中的边信息估计
3．3．1 Wyner-Ziv解码框架
3．3．2 边信息的估计
3．3．3 加权运动估计的边信息预测
3．3．4 MAP运动估计的边信息预测
3．4 分布式视频编码的性能
3．5 几种特殊的分布式视频编码方法
3．5．1 H．264视频的分布式编码
3．5．2 可分级DVC
3．5．3 多视点DVC
参考文献
第4章 可分级与多描述视频编码
4．1 概述
4．2 可分级视频编码
4．2．1 空域可分级编码
4．2．2 质量可分级编码
4．2．3 时域可分级编码
4．2．4 细粒度可分级编码
4．2．5 频域可分级编码
4．3 多描述视频编码
4．3．1 多描述编码
4．3．2 多描述编码的理论基础
4．3．3 基于量化的多描述编码
4．3．4 基于变换的多描述编码
4．4 H．264可分级编码
4．4．1 空域SVC技术
4．4．2 时域SVC技术
4．4．3 信噪比SVC技术
4．4．4 混合SVC技术
参考文献
第5章 多视点视频编码
5．1 概述
5．1．1 立体视觉
5．1．2 多视点视频
5．1．3 多视点视频的压缩编码
5．2 立体视频的采集和显示
5．2．1 立体成像的几何模型
5．2．2 立体视频的采集
5．2．3 立体视频的显示
5．3 多视点视频编码技术
5．3．1 MVC的系统框架
5．3．2 MVC的预测结构
5．3．3 宏块级编码技术
5．4 虚拟视点合成技术
5．4．1 基于模型的绘制方法
5．4．2 基于图像的绘制方法
5．5 多视点视频编码标准
5．5．1 MVC的技术要求和应用
5．5．2 预测结构和码流结构
5．5．3 MVC的档次与级别
5．5．4 MVC的高层语法
5．6 二维视频转三维技术
5．6．1 深度图
5．6．2 深度图的获取
5．6．3 深度图的编码
参考文献
第6章 视频信号的压缩感知
6．1 概述
6．1．1 信号的稀疏表示
6．1．2 信号的随机测量
6．1．3 信号的优化重建
6．2 从测量值重建原信号
6．2．1 信号重建的基本概念
6．2．2 典型的重建算法
6．3 基于CS的视频编码
6．3．1 全感知和压缩感知
6．3．2 CS视频编码系统
6．3．3 分块CS视频编码
6．3．4 CS编码中的关键技术
6．4 基于CS的分布式视频编码
6．4．1 DCVS的基本原理和系统结构
6．4．2 DCVS的性能特点和关键技术
6．5 基于CS的多描述视频编码
6．5．1 分块压缩感知
6．5．2 BCS-MDC编码
6．5．3 测量值分组
6．5．4 BCS-MDC解码
参考文献
第7章 解码视频的差错掩盖
7．1 概述
7．1．1 视频通信中的差错控制
7．1．2 解码端的差错掩盖
7．2 自适应插值的帧内差错掩盖
7．2．1 插值算法的约束条件
7．2．2 基于边缘判决的多方向插值
7．2．3 基于块内容的自适应掩盖
7．3 采用模糊推理的帧间差错掩盖
7．3．1 掩盖块的匹配准则
7．3．2 使用模糊推理的掩盖算法
7．3．3 隶属度函数的自适应定义
7．4 基于运动信息的H．264帧间差错掩盖
7．4．1 H．264中的运动矢量恢复算法
7．4．2 基于均值漂移的运动矢量恢复
7．4．3 基于核回归的运动矢量恢复
参考文献
第8章 线视频传输的质量保证
8．1 概述
8．1．1 面向网络的视频压缩
8．1．2 视频传输的QoS要求
8．1．3 图像质量评价
8．2 基本的QoS保证
8．2．1 以网络为主的QoS保证
8．2．2 以终端为主的QoS保证
8．3 采用跨层设计的QoS保证
8．3．1 跨层设计的必要性
8．3．2 WMN中跨层设计的要求
8．3．3 跨层设计方法及优化
8．4 线Mesh网络简介
8．4．1 线Mesh网络的类型
8．4．2 线Mesh网络的特点
8．4．3 线Mesh网络的标准
8．4．4 线Mesh网络的QoS
8．5 WMN中的QoS模型
8．5．1 QoS保证的框架模型
8．5．2 WMN多跳链路的干扰模型
8．5．3 丢包模型
参考文献
第9章 监控视频的智能分析
9．1 概述
9．1．1 视频监控
9．1．2 智能视频分析
9．1．3 视频分析的关键技术
9．1．4 主要应用领域
9．2 运动目标检测技术
9．2．1 背景减除方法
9．2．2 帧间差方法
9．2．3 混合高斯模型（GMM）方法
9．2．4 光流场方法
9．3 运动目标跟踪技术
9．3．1 卡尔曼滤波方法
9．3．2 均值漂移方法
9．4 目标行为分析技术
9．4．1 行为特征的选择与表示
9．4．2 人体行为识别
9．4．3 人体行为描述
9．4．4 行为分析的应用
9．5 多摄像机协同技术
9．5．1 应用需求和技术难点
9．5．2 目标特征的提取
9．5．3 目标轨迹的提取和交接
参考文献
第10章 超分辨率图像重建
10．1 概述
10．1．1 图像的空间分辨率
10．1．2 超分辨率重建基础
10．1．3 图像的降质模型
10．1．4 超分辨率重建的应用
10．1．5 反问题的正则化求解
10．1．6 超分辨率重建的主要方法
10．2 基于插值的超分辨率方法
10．2．1 最近邻插值
10．2．2 双线性插值
10．2．3 双立方插值
10．2．4 核回归插值
10．3 基于重建的超分辨率方法
10．3．1 凸集投影（POCS）方法
10．3．2 最大后验概率（MAP）方法
10．3．3 迭代反向投影（IBP）方法
10．4 基于学习的超分辨率方法
10．4．1 邻域嵌入的方法
10．4．2 非局部滤波的方法
10．4．3 基于样例的方法
10．4．4 基于稀疏表示的方法
10．5 视频序列的超分辨率
10．5．1 视频图像的降质模型
10．5．2 视频序列的超分辨率重建
10．5．3 运动信息的获得
10．5．4 窄量化集约束的投影超分辨率重建
参考文献
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