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出版者:Society of Photo Optical

作者:Rabbani, Majid/ Jones, Paul W.

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2012-3-4

价格:44

装帧:Pap

isbn号码:9780819406484

丛书系列:

图书标签:

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好的，这里是一份图书简介，内容完全聚焦于另一本关于数字图像处理和信息论基础的书籍，而不涉及您提到的《Digital Image Compression Techniques》。 --- 图书简介： 《Signals, Systems, and Information Theory Foundations for Modern Digital Processing》 作者： [虚构作者姓名] 出版社： [虚构出版社名称] --- 内容概述： 本书深入探讨了构建现代数字信号处理和信息理论的基石。它不仅仅是一本技术手册，更是一份严谨的学术探究，旨在为读者提供一个全面而深入的理解框架，用以分析和设计涉及连续和离散信号的复杂系统。全书的重点在于理论的建立、数学工具的严密应用以及它们在实际工程问题中的体现，尤其强调了信号表示、系统特性分析以及信息度量的核心概念。 第一部分：连续时间信号与系统分析 本部分聚焦于连续时间信号（Continuous-Time Signals）的数学描述及其在连续时间系统（Continuous-Time Systems）中的演化。 第一章：复分析与傅里叶级数 本章从基础的复数域分析入手，引入了复指数函数的周期性表达。详细阐述了傅里叶级数（Fourier Series）的推导过程，包括欧拉公式的实际应用。重点讨论了周期信号的频谱分解，以及如何利用傅里叶级数分析系统的线性时不变（LTI）特性。我们探讨了周期性的频谱特性，以及如何通过积分来计算傅里叶系数，为后续的傅里叶变换打下坚实基础。 第二章：傅里叶变换及其应用 傅里叶变换（Fourier Transform）是分析非周期信号频谱的核心工具。本章详细推导了傅里叶变换的定义，并系统性地介绍了其最重要的性质，如线性、时移、频移、卷积定理和帕塞瓦尔定理。我们通过大量实例展示了如何利用傅里叶变换来解析各种经典信号（如矩形脉冲、指数衰减信号）的频谱结构。 第三章：拉普拉斯变换 拉普拉斯变换（Laplace Transform）作为傅里叶变换在更广阔复平面上的推广，是分析不稳定系统和瞬态响应的关键。本章深入探讨了单边和双边拉普拉斯变换的定义、收敛域（ROC）的概念及其重要性。通过将微分方程转化为代数方程，详细演示了如何求解LTI系统的零输入响应和零状态响应。 第四章：连续时间LTI系统的建模与分析 本章整合了前述工具，专注于LTI系统的核心特性——冲激响应（Impulse Response）和系统的频率响应。系统输出的卷积积分被详细分析，并强调了在频域中通过乘法代替卷积的优越性。我们还探讨了因果性和稳定性在S平面上的几何解释。 第二部分：离散时间信号与系统分析 随着数字技术的普及，对离散时间信号（Discrete-Time Signals）的分析变得至关重要。本部分将连续时间概念推广到离散领域。 第五章：离散时间信号表示与系统 本章介绍了序列（Sequences）的表示法，包括单位冲激序列和单位阶跃序列。系统分析同样围绕LTI展开，重点讨论了差分方程的建立与求解，以及离散时间卷积求和。 第六章：Z变换 Z变换（Z-Transform）是离散时间系统分析的对等工具，类似于拉普拉斯变换在连续域中的作用。本章详细介绍了正向和反向Z变换的推导，以及收敛域（ROC）在判断系统稳定性和因果性中的决定性作用。卷积定理在Z域的体现被作为核心内容进行讲解。 第七章：离散傅里叶变换（DFT） 本章详细介绍了离散傅里叶变换（DFT）的数学定义，并解释了它与连续傅里叶变换之间的关系，特别是周期延拓和采样效应。本章为后续的快速傅里叶变换（FFT）算法奠定了理论基础，强调了DFT在频谱分析中的直接应用。 第三部分：信息论基础 本部分转向信息度量的理论框架，探讨了量化信息、信源编码和信道容量的根本限制。 第八章：概率论回顾与熵 作为信息论的起点，本章回顾了必要的概率论知识，包括随机变量和联合概率分布。核心内容是香农熵（Shannon Entropy）的定义，探讨了其作为不确定性度量的物理意义，并介绍了联合熵、条件熵和互信息（Mutual Information）的概念。 第九章：信源编码定理 本章聚焦于如何高效地表示信息源。详细分析了克拉夫特不等式（Kraft-McMillan Inequality）及其在无失真编码中的意义。重点剖析了霍夫曼编码（Huffman Coding）的构造过程及其最优性，以及算术编码的基本原理，旨在阐明数据冗余的量化和消除。 第十章：信道容量与信道编码 本章引入了噪声信道的概念，并探讨了如何量化信道传输信息的效率。深入分析了信道容量（Channel Capacity）的定义，并详细阐述了香农-哈特利定理（Shannon-Hartley Theorem）在带宽受限和功率受限信道中的应用。信道编码的基本思想，例如前向纠错（FEC）的必要性，被作为理论的自然延伸进行概述。 适用读者： 本书适用于电子工程、计算机科学、数学和物理学等专业的高年级本科生、研究生以及需要系统回顾或深入研究数字信号处理和信息论基础的工程专业人士。对高等数学和线性代数有基本了解的读者将能最大化地从本书中获益。本书的重点在于理论的严谨推导和概念的深刻理解，而非算法的快速实现。 ---

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这本《Digital Image Compression Techniques》简直是打开了我对图像压缩领域新世界的大门！作为一名深度学习领域的初学者，我一直对如何高效地存储和传输海量图像数据感到困惑。在接触这本书之前，我对压缩的理解仅停留在“文件变小了就好”的层面，完全没有意识到背后蕴含着如此精妙的数学原理和算法设计。书中从信息论的基础概念讲起，条理清晰地阐述了熵、信源编码等核心理论，让我这个非数学专业背景的读者也能逐步理解其逻辑。 接着，作者深入浅出地介绍了各种经典的压缩算法，例如哈夫曼编码、算术编码、DCT变换、小波变换等等。我尤其喜欢他对每种算法的讲解方式，不仅仅是给出公式，还通过大量的图示和生动的比喻来解释其工作原理。例如，DCT变换的部分，作者用“将图像信号分解成不同频率的成分”来类比，让我瞬间就明白了它为什么能够有效地去除冗余信息。而对于无损压缩和有损压缩的界限，以及它们各自的优劣势，书中也进行了详尽的比较分析，这对于我在选择合适的压缩技术时提供了非常有价值的参考。 而且，本书并没有停留在理论层面，而是非常有远见地探讨了JPEG、JPEG2000、H.264等实际应用中的压缩标准，甚至还对新兴的深度学习压缩方法进行了初步的介绍，这对我来说简直是锦上添花！我一直想了解，为什么我们日常使用的照片格式和视频编码技术能够做到如此高效的压缩。阅读了相关章节后，我才恍然大悟，原来这些标准背后凝聚了无数研究人员的心血和智慧。作者对这些标准的介绍，不仅涵盖了其核心技术，还涉及到其发展历程和应用场景，让我对整个图像压缩技术体系有了更宏观的认识。 这本书的优点还在于它的实践指导性。虽然书中主要以理论讲解为主，但作者在描述算法时，常常会提及相关的编程实现细节和注意事项。这对于我这样希望将所学知识付诸实践的读者来说，无疑是一份宝贵的指南。我能够想象，阅读完这本书后，我可以尝试自己去实现一些基础的压缩算法，或者理解现有压缩库的底层逻辑。此外，书中引用的参考文献也非常丰富，为我进一步深入研究提供了清晰的路径。可以说，这本书是一座连接理论与实践的桥梁，让我不再畏惧图像压缩这个看似复杂的领域。 总的来说，《Digital Image Compression Techniques》是一本集深度、广度和实用性于一体的优秀著作。作者以其深厚的学术功底和卓越的教学能力，将晦涩的技术原理变得通俗易懂，将繁杂的算法梳理得井井有条。我强烈推荐任何对图像处理、多媒体技术、或者仅仅是想了解数字世界背后是如何高效运作的学生、研究人员和工程师阅读此书。它不仅仅是一本技术手册，更是一本启迪智慧、激发创新的宝典。我从中受益匪浅，也相信其他读者同样能够在这本书中获得丰厚的回报。

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这本书《Digital Image Compression Techniques》对我来说，更像是走进了一个庞大而精密的机械工房，每一个齿轮、每一个传动轴都精确地运转着，共同支撑起高效的图像压缩系统。作者以一种严谨而系统的方式，将图像压缩这个看似复杂的技术领域，分解成一个个可理解的模块，并且详细地阐述了它们之间的相互作用。 我非常欣赏本书在介绍基础知识时的“铺垫”。在深入讲解具体的压缩算法之前，作者首先花了大量篇幅来介绍数字图像的表示方式、信息论的基本概念，以及人眼视觉感知模型。这些基础知识看似与压缩技术本身关系不大，但却为理解后续算法的原理提供了必要的理论支撑。我能够体会到，没有这些铺垫，很多算法的精妙之处将难以被真正理解。例如，对图像量化过程的讲解，就离不开对人眼对不同频率信息敏感度差异的理解。 书中对各种编码技术，无论是无损的还是有损的，都进行了深入细致的分析。我特别喜欢作者对统计冗余和感知冗余的区分，以及不同算法如何针对性地解决这些冗余。例如，哈夫曼编码和算术编码在统计冗余方面的不同优势，以及DPCM（差分脉冲编码调制）在利用空间冗余方面的巧妙之处，都让我对数据压缩的“减法艺术”有了更深刻的认识。 而对于有损压缩，本书更是淋漓尽致地展现了其“取舍之道”。通过对变换编码（如DCT和DWT）的详细阐述，我明白了如何将图像信息映射到另一个域，从而更容易地去除那些不重要的部分。书中对量化过程的分析，以及不同量化策略对图像质量和压缩率的影响，让我看到了算法设计中的权衡与优化。 更让我惊喜的是，本书在介绍完经典的压缩技术后，还对一些现代的压缩技术，例如基于内容的可伸缩图像编码，以及一些早期的机器学习在压缩中的应用进行了介绍。这表明本书并非仅仅停留在技术史的层面，而是关注着技术的发展方向。 总而言之，《Digital Image Compression Techniques》是一本极具深度和广度的著作。它以其严谨的逻辑、清晰的结构和详实的论述，为我构建了一个关于图像压缩的完整知识体系。我能够感受到作者在编写此书时所付出的巨大心血，也相信这本书会成为许多深入研究此领域人士的宝贵参考。

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这本《Digital Image Compression Techniques》的阅读体验，对我而言，更像是在一场精心策划的数字艺术展览中漫步。作者并没有直接将冰冷的公式和算法呈现在我面前，而是以一种引人入胜的方式，将图像压缩的每一个阶段都描绘成一幅幅生动的画面。从信息论的抽象概念，到各类编码策略的巧妙运用，再到变换域的魔力，本书如同一位技艺精湛的导游，引领我一步步深入图像的内在结构，探寻其“瘦身”的奥秘。 我特别欣赏书中对“冗余”的剖析。作者没有简单地告诉我“消除冗余”，而是深入探讨了视觉冗余、统计冗余、编码冗余等不同类型的冗余，并针对每一种冗余提出了相应的解决之道。这种细致入微的分析，让我对图像的本质有了更深刻的理解，也为后续算法的学习打下了坚实的基础。例如，在讨论感知冗余时，书中对人眼视觉系统的敏感度进行了详尽的解释，这让我明白了为什么我们能够容忍一定程度的信息损失，而图像质量却不会明显下降。 书中对不同压缩标准的介绍，更是让我大开眼界。从经典的JPEG到前沿的HEVC，作者如数家珍般地介绍了这些标准的演进历程和技术革新。我过去只是模糊地知道有这些标准，但具体它们是如何工作的，又存在哪些优缺点，却一无所知。通过阅读本书，我得以窥见这些标准背后复杂的权衡与选择，理解它们是如何在压缩率、图像质量和计算复杂度之间找到平衡点的。特别是对预测编码、残差编码、环路滤波等关键技术的深入讲解，让我对现代视频压缩技术有了质的飞跃的认识。 更为重要的是，这本书在技术讲解之余，还融入了对未来发展趋势的思考。作者并没有将目光仅仅局限于现有的技术，而是对基于深度学习的图像压缩方法进行了前瞻性的探讨。这对于我这样对前沿技术充满好奇的读者来说，无疑是极大的鼓舞。书中对神经网络在特征提取、残差学习等方面的应用进行的初步介绍，让我看到了图像压缩领域未来的无限可能。 总而言之，《Digital Image Compression Techniques》是一本让我“眼界大开”的书籍。它不仅仅是一本技术参考书，更是一本能够激发读者深入思考、拓展视野的启蒙之作。我将它视为我探索数字图像处理领域的一块重要基石，并将继续从中汲取养分，去创造更多可能。

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初次翻阅《Digital Image Compression Techniques》，我仿佛进入了一个由数字组成的奇妙世界，作者如同一个经验丰富的向导，用通俗易懂的语言，带领我探索图像压缩的每一个细节。这本书最吸引我的地方在于，它将枯燥的技术原理，通过生动的类比和丰富的实例，变得触手可及。 我之前一直觉得图像压缩是一门高深的学问，充满了复杂的数学公式。然而，在这本书中，作者巧妙地将信息论的基石——熵——用“信息的混乱程度”来类比，瞬间让我明白了其核心含义。接着，在讲解各种编码技术时，例如霍夫曼编码，作者用“给出现次数多的符号分配更短的编码”的例子，让我对无损压缩的原理有了直观的理解。 本书在介绍有损压缩技术时，更是让我大开眼界。我一直对JPEG图像压缩感到好奇，为什么一张照片能被压缩得这么小，而肉眼看起来效果却依然不错。书中详细解释了DCT变换和量化过程，让我明白了这是如何通过将图像信息分解成不同频率的成分，然后对不重要的成分进行“舍弃”来实现的。作者甚至还举例说明了不同量化表的选择对压缩率和图像质量的影响，这让我看到了算法设计中精妙的权衡。 我对书中关于“感知编码”的论述尤其感兴趣。作者深入探讨了人眼对不同颜色和亮度变化的敏感度差异，以及如何利用这些特性来设计更高效的压缩算法。这让我意识到，图像压缩不仅仅是数学问题，更与人类的生理感知息息相关。 而且，本书并没有止步于介绍现有的技术，而是对未来的发展趋势进行了展望。例如，对小波变换和JPEG2000的介绍，以及对未来可能出现的更先进压缩技术的讨论，都让我看到了图像压缩领域持续的创新活力。 总的来说，《Digital Image Compression Techniques》是一本集科学性、趣味性和前瞻性于一体的优秀读物。它用一种更加人性化的方式，向我揭示了图像压缩背后的奥秘，让我从一个旁观者变成了一个能够理解和欣赏这项技术的“内行”。

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《Digital Image Compression Techniques》这本书，为我打开了通往数字世界深处的一扇窗。它不仅仅是关于如何“压缩”图像，更是关于如何理解图像的本质，以及如何用最经济有效的方式来表达和传递信息。作者的写作风格，就像一位资深的工程师在手把手地教导我，每一个步骤都清晰明了，每一个概念都循序渐进。 我特别欣赏本书在逻辑上的严谨性。在讲解任何一种压缩技术之前，作者都会先从信息论的底层逻辑出发，阐述其所依据的数学原理。例如，在介绍离散余弦变换（DCT）时，作者先回顾了傅里叶变换的概念，然后解释了DCT如何在这种基础上，将图像信息从空间域转换到频率域，从而更容易地去除统计冗余。这种层层递进的讲解方式，让我能够真正理解算法为何有效，而不是仅仅记住它的操作步骤。 书中对于统计冗余和感知冗余的区分，让我对图像信息有了更深刻的认识。我明白了，有些冗余是可以通过数学方法消除的（统计冗余），而有些则需要利用人眼的特性来“欺骗”我们（感知冗余）。这种区分，也为理解后续各种无损和有损压缩算法的设计思路奠定了基础。 我对书中对各种标准，如JPEG、JPEG2000、MPEG等，进行的技术剖析印象深刻。作者并没有简单地罗列这些标准，而是深入讲解了它们的核心编码技术，例如块状DCT、小波变换、运动补偿、熵编码等。这让我看到了这些标准在不同应用场景下的优势和劣势，以及它们是如何不断演进以适应新的需求的。 更令我惊喜的是，本书还探讨了图像压缩在不同应用场景下的挑战，例如在医学成像、遥感图像等领域，对压缩率和失真度的要求是截然不同的。作者对这些特殊需求的讨论，让我看到了图像压缩技术的广泛应用前景。 总而言之，《Digital Image Compression Techniques》是一本极具价值的技术参考书。它不仅提供了全面的图像压缩技术知识，更重要的是，它教会了我如何去思考，如何去分析问题，以及如何去理解技术背后的深刻原理。这本书将是我在数字图像处理领域不断探索的重要指引。

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