具体描述
本书主要介绍数字图像与视频压缩编码的基本原理、主要技术及其应用。全书分为15章，前12章讲述图像与视频压缩编码的基本原理，包括统计编码、预测编码、变换编码、子带编码、小波变换编码、分形编码、模型基编码以及矢量量化编码等，第13章和第14章介绍现行的数字图像与视频压缩编码国际标准，第15章介绍与图像及视频压缩编码密切相关的数字水印技术。
本书可供通信工程、信号与信息处理、计算机科学与技术等专业的本科高年级学生和研究生以及从事多媒体技术、计算机应用、电视技术、网络通信等相关专业的工程技术人员选作教材、参考书或培训用书。
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用户评价
最近有幸接触了《数字图像压缩编码》一书，其内容之精炼，讲解之到位，令我叹为观止。一直以来，我对数字图像的压缩技术都充满着好奇，是如何做到在不损害太多视觉效果的情况下，让原本庞大的数据变得如此“苗条”？这本书，无疑为我揭示了其背后的奥秘。 开篇作者并未直奔主题，而是以一种极具条理的方式，将我引入数字图像的世界。他从最基本的像素单元说起，详尽地阐述了图像在计算机中的表示方法，包括色彩空间、分辨率等核心概念。我才意识到，一张图像并非简单的画面，而是由无数个像素点构成的集合，每个像素点都承载着精确的颜色和亮度信息。作者对不同颜色空间（如RGB、YCbCr）的深入剖析，让我理解了为何在压缩过程中，改变颜色信息的表示方式能够显著提高效率。 紧接着，本书便展开了对“冗余”的系统性挖掘。我之前对“冗余”的概念一直处于模糊状态，但通过书中对空间冗余、编码冗余、心理视觉冗余等不同类型的细致划分和生动解释，我茅塞顿开。例如，大片颜色相似的区域（空间冗余）便是最容易被压缩的对象；而人眼对亮度变化的敏感度远高于色度变化（心理视觉冗余）这一生物学特性，更是被巧妙地应用于色度子采样等压缩技术中，以减少不必要的色度信息，从而在不明显影响视觉效果的前提下，大幅度降低数据量。 本书对各种主流压缩编码技术的介绍，更是令我大开眼界。从无损压缩的代表，如霍夫曼编码（Huffman Coding），它如何利用信息统计学原理，为出现频率不同的数据分配不同长度的编码；到有损压缩的核心——离散余弦变换（DCT）。我尤其对DCT的讲解印象深刻，作者通过形象的比喻和严谨的数学推导，清晰地解释了DCT如何将图像的能量集中到低频分量，从而使得高频分量（代表图像细节）可以被选择性地丢弃，实现高效的有损压缩。 书中对“量化”（Quantization）过程的深入剖析，让我深刻理解了有损压缩的精髓。量化是将连续的变换系数映射到有限的离散值，这个过程必然会引入失真，但通过精心设计的量化表，这种失真可以被控制在人眼难以察觉的范围内。我明白了，JPEG格式能够实现如此高的压缩比，很大程度上就是因为它在DCT变换后，对变换系数进行了不同程度的量化，而这种量化程度是可以根据用户需求进行调整的。 更令人赞赏的是，本书并未止步于理论的介绍，而是将这些抽象的技术与实际应用的图像格式（如JPEG、PNG、GIF）紧密结合。作者详细拆解了这些格式的编码流程，让我能够将学到的知识与日常所见的图片文件融会贯通。我这才明白，为何JPEG文件通常比PNG文件更小，它们在图像质量和压缩效率上存在怎样的差异。这种“知其然，更知其所以然”的学习体验，极大地增强了我对数字图像处理的理解深度。 书中关于编码和解码复杂度的讨论，也极具价值。它不仅仅关注文件大小的压缩比，更强调了算法的实际可行性，即在合理的时间内完成压缩和解压操作。这一点在实时图像处理、视频流等应用中至关重要。 我特别欣赏作者在讲解过程中所展现出的逻辑严谨性和循序渐进的教学方法。每一个概念的引入，每一个公式的推导，都显得那么自然而然，环环相扣，没有丝毫突兀之处。书中丰富的图示和生动的比喻，更是将原本晦涩的理论变得通俗易懂。 总而言之，《数字图像压缩编码》这本书，为我提供了一次系统而深刻的学习体验。它不仅让我掌握了数字图像压缩编码的核心技术，更重要的是，它启发了我一种全新的思考方式：如何从数据的本质出发，寻找最有效的表示和传输方法。这本书无疑是我在数字图像处理领域一次非常宝贵的知识财富，也是我强烈推荐给所有对此领域感兴趣的读者。
评分我最近刚读完一本关于数字图像压缩编码的书，说实话，这本书给我带来的震撼，远比我预期的要大得多。我原本以为这会是一本充斥着枯燥公式和晦涩概念的技术指南，但事实证明，我的担忧是多余的。作者以一种极其生动且富有条理的方式，将“压缩”这个原本听起来就有些令人望而生畏的概念，变得触手可及。它不仅仅是在讲解“怎么做”，更是在探讨“为什么这样做”，以及“这么做有什么好处”。 从一开始，我就被书中对图像数据本质的剖析深深吸引。它并没有直接抛出各种复杂的算法，而是从最基本的像素点、颜色模型说起，让我们明白一张图片在计算机世界里究竟是如何被“描绘”出来的。然后，作者很巧妙地引入了“信息冗余”这个核心概念，并将其分解为空间冗余、心理视觉冗余等不同类型，让我恍然大悟，原来我们看到的那些美丽的图像，背后隐藏着如此之多的“浪费”——或者说，是“可压缩的空间”。比如，一片纯净的蓝天，色彩的变化极其微小，大部分像素点都承载着相似的信息，这其中就蕴含着巨大的压缩潜力。 紧接着，这本书便开始逐一揭示那些耳熟能详的压缩编码技术。我特别喜欢作者对离散余弦变换（DCT）的讲解。在读这本书之前，DCT对我来说只是一个陌生的缩写，但通过书中详尽的图示和类比，我终于理解了它的核心思想：将图像从空间域转换到频率域。在那里，图像的低频成分（代表图像的整体轮廓和亮度变化）和高频成分（代表图像的细节和纹理）被分离出来。而我们人眼对低频成分更为敏感，对高频成分的感知度较低。DCT的作用，就是将能量集中到低频成分，使得我们可以更加“肆无忌惮”地丢弃那些人眼不敏感的高频成分，从而实现高效的有损压缩。 书中对各种编码技术的梳理，也让我受益匪浅。无论是无损压缩中的Huffman编码，它如何利用字符出现的频率来分配变长编码，使得出现频率越高的字符编码越短；还是有损压缩中的量化，它如何将连续的像素值映射到离散的数值，从而引入可控的失真。每一个环节，作者都力求做到清晰明了，并且会及时点出这些技术在实际应用中的意义。我终于明白，JPEG格式之所以能做到如此高效的压缩，就是因为它巧妙地结合了DCT变换、量化和熵编码等多种技术。 更令我惊喜的是，这本书并没有止步于理论的介绍，而是深入探讨了这些技术是如何在实际的图像格式中应用的。它详细剖析了JPEG、PNG、GIF等常见图像格式的编码流程，让我能够将书本上的知识与日常所见所用紧密联系起来。这种“理论与实践并重”的学习方式，极大地增强了我的理解深度。我开始能够理解，为什么同样一张照片，在保存为JPEG格式时文件会变小，而保存为PNG格式时则基本保持原样；我也开始能够区分不同格式在压缩效率和图像质量上的差异，并根据实际需求做出更明智的选择。 这本书在讲解量化技术时，还让我体会到了“权衡”的重要性。有损压缩的本质，就是在图像质量和文件大小之间找到一个平衡点。量化过程就是实现这种权衡的关键。通过调整量化表的参数，我们可以控制压缩的程度，从而在满足应用需求的前提下，最大限度地减小文件体积。书中对不同量化表对图像质量影响的对比分析，让我对这种权衡有了更直观的认识。 另外，我对书中关于“心理视觉冗余”的阐述印象深刻。作者指出，人眼并不是一个完美的图像传感器，它对某些类型的变化并不敏感。例如，我们对亮度变化的感知比对色度变化的感知更敏感。基于这一点，许多压缩算法会采用色度子采样技术，即在保留亮度信息的同时，减少色度信息的采样率，从而在不明显影响视觉效果的情况下，大幅度减小数据量。这种将人类生理特性融入技术设计的智慧，让我感到由衷的赞叹。 读这本书的过程中，我发现自己对数字图像的理解，已经从最初的“画面”上升到了“数据”层面。我开始能够用一种更加宏观和专业的视角去看待图像文件的构成和处理过程。我不再仅仅是信息的消费者，而是在某种程度上，成为了信息的“理解者”。这种认知上的飞跃，对于我而言，是比任何具体的技术知识都更加宝贵的收获。 这本书也让我认识到，数字图像压缩编码并非一成不变的领域，它在不断地发展和进步。虽然书中主要介绍了当前主流的技术，但作者也隐约地提及了未来的一些发展趋势，例如基于内容的可感知编码、自适应编码等等。这种对技术演进的思考，让我对这个领域的发展充满了期待。 总而言之，这本书为我打开了一扇通往数字图像压缩编码世界的窗户。它用清晰的逻辑、生动的语言和丰富的实例，将一个看似复杂的技术领域，变得有趣而易懂。它不仅仅是一本技术书籍，更是一次启发思维、拓宽视野的旅程。我强烈推荐给所有对数字图像、数据处理、以及计算机科学感兴趣的读者。
评分这本书的出现，简直就像在数字图像处理这个原本就信息量爆炸的领域里，又投下了一颗重磅炸弹，炸出了我内心深处对于“压缩”这个概念的无限好奇与探索欲望。我一直觉得，那些精美的数字照片、流畅的网络视频，背后一定隐藏着某种神奇的“魔术”，能够让原本庞大的数据变得轻盈，能够在保证视觉效果的前提下，最大限度地节省存储空间和传输带宽。而这本书，恰恰就为我揭开了这个魔术的神秘面纱。《数字图像压缩编码》并非一本简单的技术手册，它更像是一场引人入胜的旅程，带领读者深入探究图像数据是如何被“瘦身”的，那些看似复杂的编码技术背后蕴含着怎样的数学原理和工程智慧。 从最基础的图像表示方式讲起，这本书就给我一种“一切皆有可能”的豁然开朗感。它没有直接跳到那些高深的算法，而是先从像素、色彩空间这些最核心的概念入手，让我们明白一张图像在计算机里究竟是什么样的存在。然后，它巧妙地引入了“冗余”的概念，这是压缩的基石。我之前从未如此清晰地认识到，图像数据中隐藏着多少可有可无的信息，或者说是“重复”的信息。比如，天空大片纯净的蓝色，或者墙壁上大面积的相同纹理，这些地方其实并没有太多“新”的信息需要被完整记录。这本书就系统地讲解了不同类型的冗余，包括空间冗余、心理视觉冗余，甚至是时域冗余（虽然主要侧重静态图像，但为理解视频压缩打下了基础）。 接着，这本书便开始一层层地剥开各种压缩编码技术的“外衣”，仿佛一位技艺精湛的解剖师，将复杂的算法肢解开来，让我们看得清清楚楚。从无损压缩的代表，比如Huffman编码、LZW编码，到有损压缩的佼佼者，如DCT（离散余弦变换）、量化、熵编码（例如算术编码）。每一种技术，作者都不仅仅是给出公式和流程，而是深入浅出地解释了它的核心思想，为什么它能有效去除冗余，以及在实际应用中可能会遇到的挑战。尤其是对DCT变换的讲解，我才真正明白，为什么它能将图像数据转换到一个“频域”，在那里，高频分量（细节）和低频分量（整体亮度、轮廓）被分离，从而可以有选择性地丢弃那些人眼不敏感的高频信息。 这本书最大的亮点之一，在于它将抽象的理论与实际的应用场景紧密结合。它不只是停留在纸面上的算法介绍，而是会讨论这些压缩编码技术是如何被集成到JPEG、PNG、GIF等我们日常接触到的图像格式中的。我这才恍然大悟，原来我每天使用的这些图片格式，背后都承载着如此深厚的理论基础和精妙的设计。例如，JPEG格式的压缩流程，从色彩空间转换、DCT变换、量化，再到霍夫曼编码或算术编码，每一个步骤都对应着书中讲解的一个或多个技术点。这种“知其然，更知其所以然”的学习体验，让我对数字图像压缩的理解上升了一个全新的维度。 读这本书的时候，我常常会不自觉地将书中的概念与我日常遇到的问题联系起来。比如，为什么有时候网络加载的图片模糊不清？为什么视频网站会根据网络状况调整视频清晰度？这本书中的有损压缩原理，尤其是量化过程，为我提供了清晰的解释。量化是将连续的数值映射到有限的离散值，这个过程不可避免地会引入失真，而失真的程度，就取决于量化表的设置。这让我明白了，为了追求更小的文件体积，我们往往需要在图像质量和文件大小之间做出权衡。而不同的应用场景，对这种权衡的要求也不同。 此外，这本书对于编码效率的讨论也极其到位。不仅仅是讲了压缩率，还深入探讨了编码和解码的复杂度。一个高效的压缩算法，不仅要能将文件压缩得尽可能小，还要能够在合理的时间内完成压缩和解压。这一点在实时图像处理、视频会议等对时效性要求极高的应用场景中尤为重要。书中对不同编码方式在计算复杂度上的对比分析，让我对算法的选择有了更深刻的认识。它让我明白，有时候并非最复杂的算法就一定是最好的，而是在满足特定需求的前提下，找到最适合的平衡点。 这本书还让我看到了数字图像压缩编码领域不断发展的历程。它不仅仅介绍了当前主流的技术，还隐约触及了一些前沿的研究方向。虽然我不是专业的研究人员，但能够了解到这个领域的发展脉络，以及未来可能的发展趋势，还是让我感到非常兴奋。从早期的简单变换到后来的基于小波变换、甚至深度学习的压缩方法，技术的演进总是围绕着如何更有效地表示图像信息，如何更精准地模拟人眼的感知特性。这种历史的视角，让我对技术本身的生命力有了更深的体会。 我尤其欣赏这本书在讲解过程中所展现出的严谨性和逻辑性。每一个概念的引入，每一个公式的推导，都显得那么自然而然，水到渠成。它避免了那种“知其然不知其所以然”的空洞说教，而是通过层层递进的讲解，让读者能够真正理解每一个技术环节是如何运作的。读完之后，我感觉自己不再是那个只会使用图片格式的普通用户，而是能够对这些格式背后的原理有更深入的洞察，甚至能够初步分析和理解一些图像处理中的问题。 这本书的另一大优点是它的“可操作性”。虽然它是一本偏理论的书，但作者在讲解时，会穿插一些实际的例子和伪代码，让读者能够更好地理解算法的实现过程。这对我这样希望将理论知识转化为实际应用的人来说，非常有帮助。我甚至可以根据书中的讲解，尝试去实现一些简单的压缩算法，验证书中的理论。这种“学以致用”的乐趣，是任何枯燥的理论讲解都无法比拟的。 总而言之，《数字图像压缩编码》这本书，给我带来的不仅仅是知识的增长，更是一种思维方式的启迪。它让我学会了如何从数据的本质出发，去寻找最优的表示和编码方式；它让我看到了数学和工程如何完美地结合，解决实际问题；它也让我对这个不断进步的技术领域充满了敬意和好奇。这本书无疑是我在数字图像处理领域里一次非常宝贵的学习经历，也是我强烈推荐给所有对这个领域感兴趣的朋友们的一本绝佳读物。
评分最近有幸翻阅了《数字图像压缩编码》这部巨著，此书内容之详实、逻辑之严谨，令我对其深感敬佩。长久以来，我一直对图像压缩技术感到好奇，它是如何做到在保持视觉质量的同时，大幅度减小文件大小的？这本书，便为我一一解答了这些疑惑。 书的开篇，作者以一种令人耳目一新的方式，带领我重新认识了数字图像的构成。他从最基本的像素单元出发，循序渐进地阐述了图像在计算机中的表示方式，包括颜色空间、分辨率等概念。我这才明白，原来一张图像并非只是简单的二维平面，而是由无数个像素点构成，每个像素点都承载着丰富的颜色和亮度信息。作者对不同颜色空间（如RGB、YCbCr）的深入剖析，让我理解了为何在压缩过程中，对颜色信息的处理可以与亮度信息分开进行，从而实现更高效的压缩。 随后，本书便将核心聚焦于“冗余”的挖掘。作者以极其生动的语言和形象的比喻，将图像数据中存在的空间冗余、编码冗余、心理视觉冗余等概念一一呈现。我这才恍然大悟，原来在我们日常所见的精美图像背后，隐藏着如此之多的“浪费”——或者说，是“可压缩的空间”。例如，大片颜色相似的区域（空间冗余）便是极易被压缩的对象；而人眼对亮度变化的敏感度远高于色度变化（心理视觉冗余）这一生物学特性，也被巧妙地应用于色度子采样等压缩技术中，以减少不必要的色度信息，从而在不明显影响视觉效果的前提下，大幅度降低数据量。 本书在讲解各种主流压缩编码技术时，更是展现了其卓越的功力。从无损压缩的代表，如霍夫曼编码（Huffman Coding），它如何利用信息统计学原理，为出现频率不同的数据分配不同长度的编码；到有损压缩的核心——离散余弦变换（DCT）。我对DCT的讲解尤其感到震撼。作者通过形象的比喻和严谨的数学推导，清晰地解释了DCT如何将图像的能量集中到低频分量，从而使得高频分量（代表图像细节）可以被选择性地丢弃，实现高效的有损压缩。 书中对“量化”（Quantization）过程的深入剖析，让我深刻理解了有损压缩的精髓。量化是将连续的变换系数映射到有限的离散值，这个过程必然会引入失真，但通过精心设计的量化表，这种失真可以被控制在人眼难以察觉的范围内。我明白了，JPEG格式能够实现如此高的压缩比，很大程度上就是因为它在DCT变换后，对变换系数进行了不同程度的量化，而这种量化程度是可以根据用户需求进行调整的。 更令我赞赏的是，本书并未止步于理论的介绍，而是将这些抽象的技术与实际应用的图像格式（如JPEG、PNG、GIF）紧密结合。作者详细拆解了这些格式的编码流程，让我能够将学到的知识与日常所见的图片文件融会贯通。我这才明白，为何JPEG文件通常比PNG文件更小，它们在图像质量和压缩效率上存在怎样的差异。这种“知其然，更知其所以然”的学习体验，极大地增强了我对数字图像处理的理解深度。 书中关于编码和解码复杂度的讨论，也极具价值。它不仅仅关注文件大小的压缩比，更强调了算法的实际可行性，即在合理的时间内完成压缩和解压操作。这一点在实时图像处理、视频流等应用中至关重要。 我特别欣赏作者在讲解过程中所展现出的逻辑严谨性和循序渐进的教学方法。每一个概念的引入，每一个公式的推导，都显得那么自然而然，环环相扣，没有丝毫突兀之处。书中丰富的图示和生动的比喻，更是将原本晦涩的理论变得通俗易懂。 总而言之，《数字图像压缩编码》这本书，为我提供了一次系统而深刻的学习体验。它不仅让我掌握了数字图像压缩编码的核心技术，更重要的是，它启发了我一种全新的思考方式：如何从数据的本质出发，寻找最有效的表示和传输方法。这本书无疑是我在数字图像处理领域一次非常宝贵的知识财富，也是我强烈推荐给所有对此领域感兴趣的读者。
评分近期有幸拜读了《数字图像压缩编码》这部力作，其内容之精深、讲解之透彻，令我受益匪浅，仿佛经历了一场关于数字图像“瘦身术”的深度探索。在此之前，我对图像压缩的认识仅停留在“文件变小了”的表层理解，而这本书则将我引领至其核心运作机制，让我得以一窥其背后的科学原理和工程智慧。 书的开篇，作者并未急于抛出复杂的算法，而是从最基础的图像构成单元——像素——入手，层层深入地剖析了数字图像的本质。它清晰地阐述了图像在计算机中是如何被表示的，以及颜色空间、分辨率等基本概念对于压缩的重要性。我之前从未如此细致地思考过，为何同一张图片在不同颜色空间下（如RGB与YCbCr），其数据量和压缩潜力会有所不同。书中对这些基础知识的梳理，为后续理解复杂的编码技术打下了坚实的基础。 随后，本书便进入了压缩编码的核心——“冗余”的挖掘。作者以清晰的逻辑，将图像数据中的冗余细分为空间冗余、编码冗余、心理视觉冗余和时域冗余（尽管书中主要聚焦静态图像，但对时域冗余的提及也为理解视频压缩埋下了伏笔）。我这才真正认识到，一张看似包含丰富信息的图片，实际上隐藏着大量可被剔除或简化而不影响视觉感知的信息。例如，大片颜色相似的区域（空间冗余），或者人眼对某些颜色变化不敏感的特性（心理视觉冗余）。书中通过大量图示和生动比喻，将这些抽象的概念具象化，使得我对冗余的理解不再停留在理论层面，而是能够直观地感受到其存在的普遍性和压缩的必然性。 在对冗余进行系统性讲解之后，本书便开始逐一剖析主流的压缩编码技术。从无损压缩的代表，如霍夫曼编码（Huffman Coding）和LZW编码，到有损压缩的基石，如离散余弦变换（DCT）、量化（Quantization）以及各种熵编码（Entropy Coding），作者都进行了详尽的阐述。我尤其对DCT的讲解印象深刻。书中不仅给出了数学公式，更重要的是解释了DCT为何能够将图像信号从空间域转换到频率域，将图像的能量集中到低频分量，从而使得高频分量（代表图像细节）可以被选择性地丢弃。这种“化繁为简”的思路，让我豁然开朗。 此外，书中对于“量化”过程的解读，也让我深切体会到有损压缩的精妙之处。量化是将连续的像素值映射到有限的离散值，这个过程不可避免地会引入失真，但通过巧妙的设计，这种失真可以被控制在人眼难以察觉的范围内。我明白了，JPEG格式之所以能实现如此高的压缩比，很大程度上就是因为它在DCT变换的基础上，对变换后的系数进行了不同程度的量化，而这种量化程度是可以根据需要进行调整的。 更令我赞赏的是，本书并非仅仅停留在算法理论的层面，而是将这些技术与实际应用紧密结合。它详细介绍了JPEG、PNG、GIF等主流图像格式的编码流程，让我能够将书本上的知识与日常接触的图像文件联系起来。我终于能够理解，为什么JPEG文件通常比PNG文件小，以及它们在图像质量上的差异是如何产生的。这种“学以致用”的关联，极大地增强了学习的趣味性和实用性。 书中对于编码效率的讨论也相当深入。除了关注压缩比，作者还探讨了编码和解码的计算复杂度。这对于实际应用至关重要，一个高效的压缩算法，不仅要能大幅度减小文件体积，还要能够在合理的时间内完成压缩和解压操作。书中对不同编码方式在计算复杂度上的权衡分析，让我对算法的选择有了更全面的认识。 我尤其欣赏作者在讲解过程中所展现出的严谨性和条理性。每一个概念的引入，每一个公式的推导，都显得那么自然而然，环环相扣。它避免了那种“知其然不知其所以然”的教学方式，而是通过层层递进的讲解，让读者能够真正理解每一个技术环节的设计理念和工作原理。 这本书也让我看到了数字图像压缩领域的发展脉络。从早期的无损压缩到后来的有损压缩，再到不断发展的各类高级编码技术，技术的演进始终围绕着如何更有效地表示图像信息，以及如何更好地模拟人眼的感知特性。这种历史的视角，让我对技术本身的生命力和创新性有了更深的体会。 总而言之，《数字图像压缩编码》这本书，为我提供了一次系统而深刻的学习经历。它不仅教授了我关于图像压缩编码的知识，更重要的是，它启发了我一种全新的思考方式：如何从数据的本质出发，寻找最有效的表示和传输方法。我将这本书视为我在数字图像处理领域的一次重要启蒙，并强烈推荐给所有对这个领域有兴趣的读者。
评分近期有幸得以拜读《数字图像压缩编码》一书，其内容之详实、讲解之精妙，令我深受启发。在此之前，我对数字图像压缩的理解，无非是“文件变小了”，但这本书让我得以深入其肌理，洞悉其背后的数学之美与工程之巧。 书的开篇，便以一种令人耳目一新的方式，带领我重新认识了数字图像的构成。作者没有直接跳入晦涩的算法，而是从最基本的像素单元出发，详尽地阐述了图像在计算机中的表示方式，包括颜色空间、分辨率等概念。我这才明白，为何不同颜色模型（如RGB与YCbCr）在压缩时会有不同的表现，为何对色彩信息的处理可以与亮度信息分开进行。这些基础知识的扎实铺垫，为我理解后续更复杂的压缩编码技术奠定了坚实的基础。 随后，本书的核心内容便聚焦于“冗余”的挖掘。作者以极其生动的语言和图示，将图像数据中存在的空间冗余、编码冗余、心理视觉冗余等概念一一呈现。我这才恍然大悟，原来在那些看似丰富多彩的图像背后，隐藏着如此之多的“浪费”——或者说，是“可压缩的空间”。例如，一片纯净的天空，大部分像素的颜色信息都是相似的，这种空间上的相似性便是极大的冗余；而人眼对亮度变化的敏感度远高于色度变化，这一生物学特性也被巧妙地应用于色度子采样技术中，以减少不必要的色度信息。 本书在讲解各种压缩编码技术时，更是展现了其深厚的功力。从无损压缩的代表，如霍夫曼编码（Huffman Coding）和LZW编码，它们如何利用信息统计学原理，为出现频率不同的数据分配不同长度的编码；到有损压缩的核心——离散余弦变换（DCT）。我对DCT的讲解尤其感到震撼。作者通过形象的比喻和数学推导，清晰地解释了DCT如何将图像的能量集中到低频分量，从而使得高频分量（代表图像细节）可以被选择性地丢弃，实现高效的有损压缩。 书中对“量化”（Quantization）过程的深入剖析，让我深刻理解了有损压缩的精髓。量化是将连续的变换系数映射到有限的离散值，这个过程必然会引入失真，但通过精心设计的量化表，这种失真可以被控制在人眼难以察觉的范围内。我明白了，JPEG格式能够实现如此高的压缩比，很大程度上就是因为它在DCT变换后，对变换系数进行了不同程度的量化，而这种量化程度是可以根据用户需求进行调整的。 更令我印象深刻的是，本书并未止步于理论的介绍，而是将这些抽象的技术与实际应用的图像格式（如JPEG、PNG、GIF）紧密联系起来。作者详细拆解了这些格式的编码流程，让我能够将书本上的理论知识与日常所见的图片文件融会贯通。我这才明白，为何JPEG文件通常比PNG文件更小，它们在图像质量和压缩效率上存在怎样的差异。这种“学以致用”的学习体验，极大地增强了我对数字图像处理的理解深度。 书中对编码和解码复杂度的讨论，也为我打开了新的视野。它不仅仅关注文件大小的压缩比，更强调了算法的实际可行性，即在合理的时间内完成压缩和解压操作。这一点在实时图像处理、视频流等应用中至关重要。 我特别欣赏作者在讲解过程中所展现出的严谨性和条理性。每一个概念的引入，每一个公式的推导，都显得那么自然而然，环环相扣，没有丝毫突兀之处。书中丰富的图示和生动的比喻，更是将原本晦涩的理论变得通俗易懂。 总而言之，《数字图像压缩编码》这本书，为我提供了一次系统而深刻的学习体验。它不仅让我掌握了数字图像压缩编码的核心技术，更重要的是，它启发了我一种全新的思考方式：如何从数据的本质出发，寻找最有效的表示和传输方法。这本书无疑是我在数字图像处理领域一次非常宝贵的知识财富，也是我强烈推荐给所有对此领域感兴趣的读者。
评分近期，我拜读了《数字图像压缩编码》一书，其深度和广度让我叹为观止。在此之前，我对图像压缩的理解仅停留在“文件变小了”的层面，但这本书彻底改变了我的认知，让我深入了解了其背后的精妙原理和技术细节。 书的开篇，作者以极其清晰的逻辑，从数字图像最基础的构成单元——像素——入手，详细阐述了图像在计算机中的表示方式。我这才明白，一张图像并非简单的画面，而是由无数个像素点组成的集合，每个像素点都承载着精确的颜色和亮度信息。作者对不同颜色空间（如RGB、YCbCr）的深入剖析，让我理解了为何在压缩过程中，能够通过改变颜色信息的表示方式来获得更高的效率。 随后，本书便展开了对“冗余”的系统性挖掘。我之前对“冗余”的概念一直处于模糊状态，但通过书中对空间冗余、编码冗余、心理视觉冗余等不同类型的细致划分和生动解释，我茅塞顿开。例如，大片颜色相似的区域（空间冗余）便是最容易被压缩的对象；而人眼对亮度变化的敏感度远高于色度变化（心理视觉冗余）这一生物学特性，更是被巧妙地应用于色度子采样等压缩技术中，以减少不必要的色度信息，从而在不明显影响视觉效果的前提下，大幅度降低数据量。 本书对各种主流压缩编码技术的介绍，更是令我大开眼界。从无损压缩的代表，如霍夫曼编码（Huffman Coding），它如何利用信息统计学原理，为出现频率不同的数据分配不同长度的编码；到有损压缩的核心——离散余弦变换（DCT）。我尤其对DCT的讲解印象深刻，作者通过形象的比喻和严谨的数学推导，清晰地解释了DCT如何将图像的能量集中到低频分量，从而使得高频分量（代表图像细节）可以被选择性地丢弃，实现高效的有损压缩。 书中对“量化”（Quantization）过程的深入剖析，让我深刻理解了有损压缩的精髓。量化是将连续的变换系数映射到有限的离散值，这个过程必然会引入失真，但通过精心设计的量化表，这种失真可以被控制在人眼难以察觉的范围内。我明白了，JPEG格式能够实现如此高的压缩比，很大程度上就是因为它在DCT变换后，对变换系数进行了不同程度的量化，而这种量化程度是可以根据用户需求进行调整的。 更令人赞赏的是，本书并未止步于理论的介绍，而是将这些抽象的技术与实际应用的图像格式（如JPEG、PNG、GIF）紧密结合。作者详细拆解了这些格式的编码流程，让我能够将学到的知识与日常所见的图片文件融会贯通。我这才明白，为何JPEG文件通常比PNG文件更小，它们在图像质量和压缩效率上存在怎样的差异。这种“知其然，更知其所以然”的学习体验，极大地增强了我对数字图像处理的理解深度。 书中关于编码和解码复杂度的讨论，也极具价值。它不仅仅关注文件大小的压缩比，更强调了算法的实际可行性，即在合理的时间内完成压缩和解压操作。这一点在实时图像处理、视频流等应用中至关重要。 我特别欣赏作者在讲解过程中所展现出的逻辑严谨性和循序渐进的教学方法。每一个概念的引入，每一个公式的推导，都显得那么自然而然，环环相扣，没有丝毫突兀之处。书中丰富的图示和生动的比喻，更是将原本晦涩的理论变得通俗易懂。 总而言之，《数字图像压缩编码》这本书，为我提供了一次系统而深刻的学习体验。它不仅让我掌握了数字图像压缩编码的核心技术，更重要的是，它启发了我一种全新的思考方式：如何从数据的本质出发，寻找最有效的表示和传输方法。这本书无疑是我在数字图像处理领域一次非常宝贵的知识财富，也是我强烈推荐给所有对此领域感兴趣的读者。
评分最近有幸阅读了《数字图像压缩编码》这本书，这本书的内容之充实，讲解之深入，让我对数字图像压缩技术有了全新的认识。我一直觉得，那些能够让原本庞大的图像数据变得轻盈，在保证视觉效果的前提下实现高效传输和存储的技术，背后一定蕴含着深刻的科学原理。而这本书，恰恰就为我揭开了这层神秘的面纱。 本书的开篇，作者并没有急于抛出复杂的算法，而是从最基本的像素单元出发，层层递进地引导读者理解数字图像的本质。我这才意识到，原来一张图片在计算机里，是如此“具体”地由无数个像素点组成的，而每个像素点都承载着色彩和亮度信息。作者对颜色空间（如RGB、YCbCr）的清晰阐述，让我明白了为何在压缩过程中，改变颜色信息的表示方式能够带来显著的效率提升。 接着，本书的核心内容便集中在“冗余”的挖掘上。我之前对“冗余”的概念模糊不清，但通过书中对空间冗余、编码冗余、心理视觉冗余等不同类型的细致划分和生动解释，我茅塞顿开。例如，大片相同的颜色区域（空间冗余）便是最容易被压缩的对象；而人眼对亮度变化的敏感度远高于色度变化（心理视觉冗余）这一特性，更是被巧妙地应用于色度子采样等压缩技术中，以减少不必要的色度信息。 本书对各种主流压缩编码技术的介绍，更是令我大开眼界。从无损压缩的基石，如霍夫曼编码（Huffman Coding），它如何通过统计字符出现的频率来构建最优编码树，使得高频字符获得短编码，从而实现数据压缩；到有损压缩的核心——离散余弦变换（DCT）。我尤其对DCT的讲解印象深刻，作者通过形象的比喻和数学推导，清晰地解释了DCT如何将图像的能量集中到低频分量，从而使得高频分量（代表图像细节）可以被选择性地丢弃，实现高效的有损压缩。 书中对“量化”（Quantization）过程的深入剖析，让我深刻理解了有损压缩的精髓。量化是将连续的变换系数映射到有限的离散值，这个过程必然会引入失真，但通过精心设计的量化表，这种失真可以被控制在人眼难以察觉的范围内。我明白了，JPEG格式能够实现如此高的压缩比，很大程度上就是因为它在DCT变换后，对变换系数进行了不同程度的量化，而这种量化程度是可以根据用户需求进行调整的。 更令人赞赏的是，本书并未止步于理论的介绍，而是将这些抽象的技术与实际应用的图像格式（如JPEG、PNG、GIF）紧密结合。作者详细拆解了这些格式的编码流程，让我能够将学到的知识与日常所见的图片文件融会贯通。我这才明白，为何JPEG文件通常比PNG文件更小，它们在图像质量和压缩效率上存在怎样的差异。这种“知其然，更知其所以然”的学习体验，极大地增强了我对数字图像处理的理解深度。 书中关于编码和解码复杂度的讨论，也极具价值。它不仅仅关注文件大小的压缩比，更强调了算法的实际可行性，即在合理的时间内完成压缩和解压操作。这一点在实时图像处理、视频流等应用中至关重要。 我特别欣赏作者在讲解过程中所展现出的逻辑严谨性和循序渐进的教学方法。每一个概念的引入，每一个公式的推导，都显得那么自然而然，环环相扣，没有丝毫突兀之处。书中丰富的图示和生动的比喻，更是将原本晦涩的理论变得通俗易懂。 总而言之，《数字图像压缩编码》这本书，为我提供了一次系统而深刻的学习体验。它不仅让我掌握了数字图像压缩编码的核心技术，更重要的是，它启发了我一种全新的思考方式：如何从数据的本质出发，寻找最有效的表示和传输方法。这本书无疑是我在数字图像处理领域一次非常宝贵的知识财富，也是我强烈推荐给所有对此领域感兴趣的读者。
评分最近有幸翻阅了《数字图像压缩编码》这本书，这本书的内容之丰富、讲解之深入，让我对数字图像压缩的理解达到了一个新的高度。我一直认为，那些能够让庞大的图像数据变得轻盈，在保证视觉效果的前提下实现高效传输和存储的技术，背后一定蕴含着深刻的科学原理。而这本书，恰恰就为我揭开了这层神秘的面纱。 本书开篇，作者并未直接进入复杂的算法层面，而是从构建数字图像最基本的元素——像素——开始，层层递进地引导读者理解图像数据的本质。我这才意识到，原来一张图片在计算机里，是如此“具体”地由无数个像素点组成的，而每个像素点都承载着色彩和亮度信息。作者对颜色空间（如RGB、YCbCr）的清晰阐述，让我明白了为何在压缩过程中，改变颜色信息的表示方式能够带来显著的效率提升。 接着，这本书的核心内容便集中在“冗余”的挖掘上。我之前对“冗余”的概念模糊不清，但通过书中对空间冗余、编码冗余、心理视觉冗余等不同类型的细致划分和生动解释，我茅塞顿开。例如，大片相同的颜色区域（空间冗余）便是最容易被压缩的对象；而人眼对亮度变化比对色度变化更敏感（心理视觉冗余）这一特性，更是被巧妙地应用于色度子采样等压缩技术中，能够在不明显影响视觉效果的前提下，大幅度降低数据量。 本书对各种主流压缩编码技术的介绍，更是令我大开眼界。从无损压缩的基石，如霍夫曼编码（Huffman Coding），它如何通过统计字符出现的频率来构建最优编码树，使得高频字符获得短编码，从而实现数据压缩；到有损压缩的灵魂，如离散余弦变换（DCT）。我尤其对DCT的讲解印象深刻，它将图像从空间域转换到频率域，将图像的能量集中到低频分量，使得高频分量（代表细节）可以被选择性地丢弃。这种“化繁为简”的思想，让我看到了数学在图像处理中的强大力量。 书中对“量化”（Quantization）的阐述，让我深刻理解了有损压缩的本质——在失真可控的前提下实现数据压缩。我明白了，量化是将连续的变换系数映射到有限的离散值，这个过程不可避免地会引入失真，但通过调整量化表的参数，我们可以控制失真的程度，从而在图像质量和文件大小之间找到一个平衡点。这对于JPEG等格式的压缩效率至关重要。 更令人赞赏的是，本书并未止步于理论的讲解，而是将这些抽象的技术与实际的图像格式（如JPEG、PNG、GIF）紧密结合。作者详细剖析了这些格式的编码流程，让我能够将学到的知识与日常使用的图片文件融会贯通。我终于明白了，为何JPEG文件能够做到极致的压缩，而PNG文件则更多地保留了原始信息。这种“知其然，更知其所以然”的学习体验，让我对数字图像的处理过程有了更深的认识。 书中关于编码和解码复杂度的讨论，也极具价值。它不仅仅关注压缩比，更强调了算法的实际可行性。一个优秀的压缩算法，不仅要能大幅度减小文件体积，还要能够在合理的时间内完成压缩和解压。这种对工程实践的考量，让我对算法的设计有了更全面的理解。 我尤其欣赏作者在讲解过程中所展现出的逻辑严谨性和循序渐进的教学方法。每一个概念的引入，都经过了精心的铺垫，使得读者能够轻松地跟随作者的思路，逐步深入理解复杂的理论。书中大量的图示和比喻，也极大地增强了内容的直观性和易懂性。 此外，本书还让我看到了数字图像压缩编码领域不断发展的历史和未来趋势。从早期简单的编码方式到如今复杂的基于变换和统计模型的算法，技术的进步总是围绕着如何更高效地表示图像信息，以及如何更好地模拟人眼的感知特性。 总而言之，《数字图像压缩编码》这本书，为我打开了一扇通往数字图像世界奥秘的大门。它不仅传授了丰富的技术知识，更重要的是，它启发了我一种更加深刻的洞察力，让我能够以全新的视角去理解和分析数字图像。我将这本书视为我学习路上的重要里程碑，并强烈推荐给所有对数字图像处理、数据压缩以及计算机科学感兴趣的读者。
评分近来有幸读罢《数字图像压缩编码》一书，其内容之丰富、阐释之精妙，让我对这一领域有了前所未有的深刻理解。长期以来，我一直对那些能够将庞大的数字图像数据“瘦身”的技术充满好奇，它们如何在不显著牺牲视觉质量的前提下，实现惊人的压缩比？这本书，恰似一把钥匙，为我开启了探索数字图像压缩编码世界的大门。 书的开篇，作者以一种极其平缓却又引人入胜的方式，引领我走进了数字图像的构造世界。他没有一开始就抛出令人望而生畏的算法，而是从最基础的像素单元出发，层层递进地阐述了图像在计算机中的表示方式，包括颜色空间、分辨率等基本概念。我这才恍然大悟，原来一张图像并非仅仅是肉眼所见的画面，而是由无数个像素点组成的集合，每个像素点都承载着精确的颜色和亮度信息。作者对不同颜色空间（如RGB、YCbCr）的深入剖析，让我明白为何在压缩过程中，能够通过改变颜色信息的表示方式来获得更高的效率。 随后，本书的核心内容便集中在“冗余”的挖掘上。我之前对“冗余”的概念十分模糊，但通过书中对空间冗余、编码冗余、心理视觉冗余等不同类型的细致划分和生动解释，我豁然开朗。例如，大片颜色相似的区域（空间冗余）便是最容易被压缩的对象；而人眼对亮度变化的敏感度远高于色度变化（心理视觉冗余）这一生物学特性，更是被巧妙地应用于色度子采样等压缩技术中，以减少不必要的色度信息，从而在不明显影响视觉效果的前提下，大幅度降低数据量。 本书对各种主流压缩编码技术的介绍，更是令人大开眼界。从无损压缩的代表，如霍夫曼编码（Huffman Coding），它如何通过统计字符出现的频率来构建最优编码树，使得高频字符获得短编码，从而实现数据压缩；到有损压缩的核心——离散余弦变换（DCT）。我尤其对DCT的讲解印象深刻，作者通过形象的比喻和严谨的数学推导，清晰地解释了DCT如何将图像的能量集中到低频分量，从而使得高频分量（代表图像细节）可以被选择性地丢弃，实现高效的有损压缩。 书中对“量化”（Quantization）过程的深入剖析，让我深刻理解了有损压缩的精髓。量化是将连续的变换系数映射到有限的离散值，这个过程必然会引入失真，但通过精心设计的量化表，这种失真可以被控制在人眼难以察觉的范围内。我明白了，JPEG格式能够实现如此高的压缩比，很大程度上就是因为它在DCT变换后，对变换系数进行了不同程度的量化，而这种量化程度是可以根据用户需求进行调整的。 更令人赞赏的是，本书并未止步于理论的介绍，而是将这些抽象的技术与实际应用的图像格式（如JPEG、PNG、GIF）紧密结合。作者详细拆解了这些格式的编码流程，让我能够将学到的知识与日常所见的图片文件融会贯通。我这才明白，为何JPEG文件通常比PNG文件更小，它们在图像质量和压缩效率上存在怎样的差异。这种“知其然，更知其所以然”的学习体验，极大地增强了我对数字图像处理的理解深度。 书中关于编码和解码复杂度的讨论，也极具价值。它不仅仅关注文件大小的压缩比，更强调了算法的实际可行性，即在合理的时间内完成压缩和解压操作。这一点在实时图像处理、视频流等应用中至关重要。 我特别欣赏作者在讲解过程中所展现出的逻辑严谨性和循序渐进的教学方法。每一个概念的引入，每一个公式的推导，都显得那么自然而然，环环相扣，没有丝毫突兀之处。书中丰富的图示和生动的比喻，更是将原本晦涩的理论变得通俗易懂。 总而言之，《数字图像压缩编码》这本书，为我提供了一次系统而深刻的学习体验。它不仅让我掌握了数字图像压缩编码的核心技术，更重要的是，它启发了我一种全新的思考方式：如何从数据的本质出发，寻找最有效的表示和传输方法。这本书无疑是我在数字图像处理领域一次非常宝贵的知识财富，也是我强烈推荐给所有对此领域感兴趣的读者。
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