21世紀高職高專信息技術教材。
本書既可以作為高等院校培養應用型人纔的典型教材,尤其是高職院校教材,也是各類多媒體軟件製作培訓班的首選教材,同時還是教師及多媒體愛好者進行多媒體編程與開發的重要參考書。
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讀完這本書,我感到自己對信息安全在多媒體領域中的應用有瞭全新的認識,特彆是關於數字水印和內容認證的部分。我一直認為多媒體安全就是文件加密,但這本書的見解要深刻得多。它詳細介紹瞭不可見水印嵌入技術,以及這些水印如何抵抗常見的幾何攻擊(如縮放、鏇轉)和信號處理攻擊(如濾波、量化)。書中對基於小波變換的水印算法的介紹,展示瞭如何在不顯著影響原始媒體質量的前提下,將版權信息“藏”入高頻細節之中,這令人嘆服於人類智慧的精妙。更讓我覺得新穎的是,書中探討瞭“感知可接受性”與“安全性”之間的權衡問題。一個過於強大的水印可能會引入可察覺的失真,從而降低用戶體驗,如何找到那個甜蜜點,是實際應用中必須解決的難題。此外,關於流媒體版權保護中的DRM(數字版權管理)機製,這本書也給齣瞭一個清晰的框架,從內容加密到密鑰交換,再到客戶端的解密與播放限製,邏輯鏈條完整而嚴謹,為理解當前數字內容分發的商業模式提供瞭堅實的理論基礎。
评分這本書在“多媒體數據庫與檢索”方麵的論述,是區分普通教材和專業參考書的關鍵點。在數據爆炸的時代,如何快速有效地從海量視頻、圖像數據中找到所需內容,已成為核心挑戰。《**多媒體技術與應用**》沒有停留在簡單的基於元數據的查詢,而是聚焦於內容本身的理解——即CBIR(基於內容的圖像檢索)。它係統地介紹瞭如何從原始數據中提取有意義的特徵嚮量,比如紋理特徵(如LBP)、顔色特徵(如顔色矩)和形狀特徵。尤其是在視頻檢索方麵,書中對時空特徵的提取和聚類分析的討論,非常具有前瞻性。我印象最深的是關於“查詢重構”的案例分析,即如何利用查詢到的少量樣本,去預測並檢索齣語義上相近但視覺上略有差異的內容。這套理論體係不僅適用於大型互聯網公司的媒體庫管理,對於未來基於AI的個性化內容推薦係統的底層構建也具有指導意義。整本書的論述,從底層的數據錶示到上層的應用檢索,構建瞭一個完整且具有實踐指導意義的技術框架,絕非泛泛而談的概述。
评分這本《**多媒體技術與應用**》真是讓我大開眼界,尤其是它對數字圖像處理那一章的深度挖掘,簡直是教科書級彆的典範。我記得以前接觸相關知識時總是停留在錶層,知道有Photoshop這些工具,但對背後的原理,比如傅裏葉變換在圖像去噪中的應用,或者DCT(離散餘弦變換)如何成為JPEG壓縮的核心,總是一知半解。這本書則不然,它用非常清晰的數學推導和直觀的圖示,將這些復雜的概念層層剝開。比如,它詳細解釋瞭位圖和矢量圖的本質區彆,並不僅僅停留在“一個是像素點,一個是數學公式”這種簡單概括上,而是深入到內存占用、縮放失真、文件格式選擇的實際應用場景。讀完這部分內容,我立刻能理解為什麼在某些需要無限放大的設計場景中必須使用SVG,而在處理照片級細節時TIFF纔是王道。作者的行文邏輯嚴密,舉例非常貼閤實際工作流程,比如講解色彩空間轉換時,不僅僅提到瞭RGB和CMYK,還引入瞭更專業的人類視覺模型,這對於從事印刷或高精度顯示設備校準的人來說,簡直是寶藏級彆的知識點。我甚至發現瞭一些自己過去工作中忽略掉的優化點,比如在視頻編碼前對冗餘幀的識彆和處理,這直接關係到帶寬的有效利用。可以說,對於任何想從“使用者”升級為“理解者”的同行來說,這本書的圖像與視覺部分都是極佳的入門和提升指南。
评分我對這本書的音視頻編碼與傳輸模塊印象極其深刻,它徹底顛覆瞭我對“看流暢視頻”的膚淺認知。過去,我總覺得隻要網絡帶寬夠大,視頻播放就不會卡頓,但這本《**多媒體技術與應用**》用紮實的理論告訴我們,這背後是一場與時間、空間和信息熵的博弈。書中對MPEG係列標準的講解,從早期的MPEG-1到如今廣泛應用的H.264乃至最新的HEVC,其演進的邏輯鏈條被梳理得井井有條。尤其是在講解“運動補償”時,作者沒有采取那種枯燥的算法羅列,而是通過模擬人類眼睛如何追蹤快速移動物體的方式來類比,使得運動估計和運動搜索這兩個核心步驟變得易於理解。我特彆欣賞它對“碼率控製”的討論,實時流媒體與文件存儲對碼率的要求完全不同,這本書清晰地劃分瞭CBR(恒定碼率)和VBR(可變碼率)的適用場景及其技術限製,這對於我目前在做的低延遲直播項目幫助極大。此外,書中關於音頻壓縮的論述,特彆是人耳聽覺掩蔽效應的應用,讓我對MP3和AAC的效率差異有瞭更深層次的認識。它不僅僅告訴你“AAC比MP3好”,而是解釋瞭為什麼在同等碼率下AAC能保留更多高頻細節,這纔是真正的技術洞察力。
评分這本書的結構安排非常巧妙,它並沒有將多媒體技術割裂開來,而是始終貫穿著“交互”與“應用”的主綫。在介紹完底層的壓縮和傳輸機製後,後麵章節立即轉嚮瞭虛擬現實(VR)和增強現實(AR)的應用案例,這種知識的遞進非常自然。我特彆關注瞭其中關於沉浸式體驗中“延遲”和“暈動癥”的章節。作者沒有簡單地將其歸咎於硬件性能,而是深入分析瞭渲染管綫中的延遲瓶頸,包括傳感器采集、姿態解算、場景渲染和最終顯示這四個關鍵環節的時延纍積效應。書中提齣的多綫程優化策略和預測算法,旨在最小化感知到的延遲,這遠超齣瞭普通技術手冊的範疇。再者,它對多媒體內容創作工具的剖析也十分到位,並非隻是羅列軟件名稱,而是從軟件底層如何實現非綫性編輯(NLE)的幀管理和緩存機製入手,這使得作為內容創作者的我,在麵對復雜的特效閤成時,能更好地預判軟件的性能極限。這本書記載的知識,更像是為構建下一代交互界麵所做的技術藍圖。
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