視頻編碼與傳輸新技術

視頻編碼與傳輸新技術

《視頻編碼與傳輸新技術》是2014年電子工業出版社出版的圖書,作者是朱秀昌、劉峰、胡棟。

基本介紹

  • 中文名:視頻編碼與傳輸新技術
  • 作者:朱秀昌、劉峰、胡棟
  • 出版社電子工業出版社
  • 出版時間:2014年12月
  • 頁數:340 頁
  • 開本:16 開
  • ISBN:9787121245329
  • 千字數:544
內容簡介,目錄,

內容簡介

在簡單介紹視頻編碼與傳輸的基本理論和技術的基礎上,分9個專題的對該領域新理論、新技術、新成果進行介紹、分析、比較和總結。主要包括:率失真最佳化和碼率控制、分散式視頻編碼、可分級與多描述視頻編碼、多視點視頻編碼、視頻信號的壓縮感知、解碼視頻的差錯掩蓋、無線視頻傳輸的質量保證、監控視頻的智慧型分析和超解析度圖像重建等內容。

目錄

第1章 視頻編碼與傳輸基礎 1
1.1 概述 1
1.1.1 視頻的數位化 1
1.1.2 數字視頻的壓縮編碼 5
1.1.3 壓縮視頻的傳輸 6
1.2 視頻編碼的基本方法 7
1.2.1 預測編碼方法 7
1.2.2 變換編碼方法 7
1.2.3 運動估計和運動補償 9
1.2.4 量化和熵編碼 13
1.2.5 H.261混合編碼模式 15
1.3 數字視頻壓縮標準 16
1.3.1 H.26x標準 16
1.3.2 MPEG-x標準 18
1.3.3 AVS標準 21
1.3.4 VC-1標準 22
1.3.5 HEVC標準 23
1.4 數字視頻的網路傳輸 28
1.4.1 通信網路基礎 28
1.4.2 主要傳輸網路 31
1.4.3 網路接入技術 32
1.4.4 無線IP網路的視頻傳輸 35
參考文獻 36
第2章 率失真最佳化和碼率控制 38
2.1 概述 38
2.1.1 視頻編碼的三項指標 38
2.1.2 率失真最佳化 40
2.1.3 碼率控制 41
2.2 率失真理論基礎 42
2.2.1 圖像的信源熵 42
2.2.3 主要率失真模型 49
2.3 率失真最佳化編碼 51
2.3.1 率失真最佳化方法 51
2.3.2 率失真最佳化的量化器 52
2.3.3 率失真最佳化的模式判決 52
2.3.4 率失真最佳化的運動估計 53
2.4 視頻編碼的碼率控制 54
2.4.1 碼率控制基礎 54
2.4.2 分層碼率控制方法 57
2.4.3 H.264的碼率控制 58
2.5 新近的碼率控制 62
2.5.1 半模糊的碼率控制器 62
2.5.2 基於HVS的碼率控制 63
2.5.3 平滑視頻質量的碼率控制 63
2.5.4 基於SSIM的碼率控制 64
2.6.1 計算複雜度和視頻質量 66
2.6.2 對可變複雜度算法的需求 67
2.6.3 可變複雜度算法 68
參考文獻 69
第3章 分散式視頻編碼 72
3.1 概述 72
3.1.1 相關信源的編碼 73
3.1.2 Slepian-Wolf無損編碼 74
3.1.3 Wyner-Ziv有損編碼 75
3.2 分散式視頻編碼的主要方法 76
3.2.1 空域Wyner-Ziv方法 76
3.2.2 頻域Wyner-Ziv方法 78
3.2.3 DISCUS編碼方法 80
3.3 Wyner-Ziv編碼中的邊信息估計 81
3.3.1 Wyner-Ziv解碼框架 82
3.3.2 邊信息的估計 83
3.3.3 加權運動估計的邊信息預測 85
3.3.4 MAP運動估計的邊信息預測 87
3.4 分散式視頻編碼的性能 89
3.5 幾種特殊的分散式視頻編碼方法 90
3.5.1 H.264視頻的分散式編碼 90
3.5.2 可分級DVC 91
3.5.3 多視點DVC 92
參考文獻 93
第4章 可分級與多描述視頻編碼 96
4.1 概述 96
4.2 可分級視頻編碼 97
4.2.1 空域可分級編碼 98
4.2.2 質量可分級編碼 100
4.2.3 時域可分級編碼 100
4.2.4 細粒度可分級編碼 101
4.2.5 頻域可分級編碼 103
4.3 多描述視頻編碼 104
4.3.1 多描述編碼 104
4.3.2 多描述編碼的理論基礎 107
4.3.3 基於量化的多描述編碼 109
4.3.4 基於變換的多描述編碼 111
4.4 H.264可分級編碼 113
4.4.1 空域SVC技術 114
4.4.2 時域SVC技術 115
4.4.3 信噪比SVC技術 116
4.4.4 混合SVC技術 119
參考文獻 119
第5章 多視點視頻編碼 122
5.1 概述 122
5.1.1 立體視覺 122
5.1.2 多視點視頻 123
5.1.3 多視點視頻的壓縮編碼 125
5.2 立體視頻的採集和顯示 126
5.2.1 立體成像的幾何模型 126
5.2.2 立體視頻的採集 127
5.2.3 立體視頻的顯示 128
5.3 多視點視頻編碼技術 133
5.3.1 MVC的系統框架 133
5.3.2 MVC的預測結構 134
5.3.3 宏塊級編碼技術 138
5.4 虛擬視點合成技術 139
5.4.1 基於模型的繪製方法 140
5.4.2 基於圖像的繪製方法 140
5.5 多視點視頻編碼標準 141
5.5.1 MVC的技術要求和套用 141
5.5.2 預測結構和碼流結構 143
5.5.3 MVC的檔次與級別 145
5.5.4 MVC的高層語法 145
5.6 二維視頻轉三維技術 146
5.6.1 深度圖 146
5.6.2 深度圖的獲取 147
5.6.3 深度圖的編碼 150
參考文獻 152
第6章 視頻信號的壓縮感知 155
6.1 概述 155
6.1.1 信號的稀疏表示 156
6.1.2 信號的隨機測量 157
6.1.3 信號的最佳化重建 159
6.2 從測量值重建原信號 159
6.2.1 信號重建的基本概念 159
6.2.2 典型的重建算法 165
6.3 基於CS的視頻編碼 170
6.3.1 全感知和壓縮感知 170
6.3.2 CS視頻編碼系統 171
6.3.3 分塊CS視頻編碼 172
6.3.4 CS編碼中的關鍵技術 173
6.4 基於CS的分散式視頻編碼 175
6.4.1 DCVS的基本原理和系統結構 175
6.4.2 DCVS的性能特點和關鍵技術 177
6.5 基於CS的多描述視頻編碼 179
6.5.1 分塊壓縮感知 180
6.5.2 BCS-MDC編碼 180
6.5.3 測量值分組 181
6.5.4 BCS-MDC解碼 181
參考文獻 184
第7章 解碼視頻的差錯掩蓋 187
7.1 概述 187
7.1.1 視頻通信中的差錯控制 187
7.1.2 解碼端的差錯掩蓋 190
7.2 自適應插值的幀內差錯掩蓋 193
7.2.1 插值算法的約束條件 193
7.2.2 基於邊緣判決的多方向插值 194
7.2.3 基於塊內容的自適應掩蓋 198
7.3 採用模糊推理的幀間差錯掩蓋 200
7.3.1 掩蓋塊的匹配準則 200
7.3.2 使用模糊推理的掩蓋算法 202
7.3.3 隸屬度函式的自適應定義 206
7.4 基於運動信息的H.264幀間差錯掩蓋 208
7.4.1 H.264中的運動矢量恢復算法 208
7.4.2 基於均值漂移的運動矢量恢復 211
7.4.3 基於核回歸的運動矢量恢復 214
參考文獻 216
第8章 無線視頻傳輸的質量保證 219
8.1 概述 219
8.1.1 面向網路的視頻壓縮 220
8.1.2 視頻傳輸的QoS要求 220
8.1.3 圖像質量評價 222
8.2 基本的QoS保證 225
8.2.1 以網路為主的QoS保證 226
8.2.2 以終端為主的QoS保證 229
8.3 採用跨層設計的QoS保證 231
8.3.1 跨層設計的必要性 231
8.3.2 WMN中跨層設計的要求 232
8.3.3 跨層設計方法及最佳化 234
8.4 無線Mesh網路簡介 236
8.4.1 無線Mesh網路的類型 237
8.4.2 無線Mesh網路的特點 239
8.4.3 無線Mesh網路的標準 239
8.4.4 無線Mesh網路的QoS 240
8.5 WMN中的QoS模型 240
8.5.1 QoS保證的框架模型 240
8.5.2 WMN多跳鏈路的干擾模型 242
8.5.3 丟包模型 243
參考文獻 244
第9章 監控視頻的智慧型分析 247
9.1 概述 247
9.1.1 視頻監控 247
9.1.2 智慧型視頻分析 248
9.1.3 視頻分析的關鍵技術 250
9.1.4 主要套用領域 252
9.2 運動目標檢測技術 254
9.2.1 背景減除方法 254
9.2.2 幀間差方法 256
9.2.3 混合高斯模型(GMM)方法 257
9.2.4 光流場方法 258
9.3 運動目標跟蹤技術 260
9.3.1 卡爾曼濾波方法 260
9.3.2 均值漂移方法 264
9.4 目標行為分析技術 271
9.4.1 行為特徵的選擇與表示 272
9.4.2 人體行為識別 273
9.4.3 人體行為描述 275
9.4.4 行為分析的套用 276
9.5 多攝像機協同技術 279
9.5.1 套用需求和技術難點 280
9.5.2 目標特徵的提取 281
9.5.3 目標軌跡的提取和交接 283
參考文獻 288
第10章 超解析度圖像重建 291
10.1 概述 291
10.1.1 圖像的空間解析度 291
10.1.2 超解析度重建基礎 292
10.1.3 圖像的降質模型 293
10.1.4 超解析度重建的套用 295
10.1.5 反問題的正則化求解 295
10.1.6 超解析度重建的主要方法 297
10.2 基於插值的超解析度方法 297
10.2.1 最近鄰插值 298
10.2.2 雙線性插值 298
10.2.3 雙立方插值 299
10.2.4 核回歸插值 300
10.3 基於重建的超解析度方法 303
10.3.1 凸集投影(POCS)方法 303
10.3.2 最大後驗機率(MAP)方法 305
10.3.3 疊代反向投影(IBP)方法 307
10.4 基於學習的超解析度方法 308
10.4.1 鄰域嵌入的方法 308
10.4.2 非局部濾波的方法 310
10.4.3 基於樣例的方法 312
10.4.4 基於稀疏表示的方法 315
10.5 視頻序列的超解析度 318
10.5.1 視頻圖像的降質模型 318
10.5.2 視頻序列的超解析度重建 319
10.5.3 運動信息的獲得 321
10.5.4 窄量化集約束的投影超解析度重建 323
參考文獻 326

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