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出版者:Morgan Kaufmann

作者:Jerry D. Gibson

出品人:

页数:478

译者:

出版时间:1998-01-15

价格:USD 125.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781558603691

丛书系列:

图书标签:

• 工具教程
• 信息处理
• 数字压缩
• 多媒体
• 图像压缩
• 视频压缩
• 音频压缩
• 数据压缩
• 编码
• 解码
• 信息论
• 通信

《数字压缩技术原理与实践》 概述 本书深入探讨了数字压缩的核心原理，以及如何在多媒体内容创作、存储和传输过程中实现高效的数据压缩。从信息论的基础出发，逐步解析了不同类型多媒体数据（如图像、音频、视频）的特性，并详细阐述了用于处理这些特性的各种先进压缩算法。本书旨在为读者提供一个全面且实用的技术框架，使其能够理解、选择并应用最适合特定需求的压缩解决方案。 内容详述 第一部分：压缩技术基础 信息论基础： 本章将介绍信息熵、互信息、信道容量等基本概念，为理解数据冗余和信息损失奠定理论基础。 数据冗余的分类： 详细分析了编码冗余、统计冗余、感知冗余和时域/空域冗余，这是所有压缩算法设计的基础。 无损压缩： 介绍了霍夫曼编码、算术编码、游程长度编码（RLE）等经典无损压缩方法，并分析了它们的适用场景和局限性。 有损压缩： 阐述了有损压缩的基本原理，即通过去除人眼或人耳不易察觉的信息来大幅度降低数据量。重点介绍了几种核心技术： 变换编码： 如离散余弦变换（DCT）和离散小波变换（DWT），它们能将数据从时域或空域转换到频率域，便于量化和编码。 量化： 介绍了均匀量化和非均匀量化，以及标量量化和矢量量化，这是有损压缩中信息损失的关键环节。 预测编码： 阐述了基于运动预测和空间预测的方法，以减少帧间和帧内的冗余。 第二部分：特定多媒体数据的压缩 图像压缩： 静止图像压缩标准： 详细讲解了JPEG（离散余弦变换、量化、霍夫曼/算术编码）和JPEG2000（离散小波变换、EBCOT编码）的工作原理和技术特点，并对比了它们的优缺点。 无损图像格式： 介绍PNG、GIF等格式的压缩机制。 感知驱动的图像压缩： 探讨了如何利用人类视觉系统的特性进行更有效的压缩。 音频压缩： 音频感知模型： 介绍掩蔽效应，这是音频压缩的关键。 音频编码标准： 详细解析了MP3（MDCT、心理声学模型、霍夫曼编码）、AAC（先进音频编码）等流行音频压缩格式的编码流程。 无损音频格式： 介绍FLAC等格式的压缩原理。 视频压缩： 视频数据的特性： 分析了视频数据中的空间冗余、时间冗余和统计冗余。 视频编码基本原理： 详细讲解了帧内预测（I帧、P帧、B帧）、运动估计与补偿、残差编码以及熵编码等核心技术。 视频编码标准： 深入分析了H.264/AVC（高级视频编码）和HEVC/H.265（高效率视频编码）的关键技术，包括更加复杂的预测模式、块划分、环路滤波等。 视频流的传输： 探讨了在网络传输中如何处理视频流，包括缓冲、丢包管理等。 第三部分：高级主题与应用 新兴压缩技术： 探讨了如基于深度学习的压缩方法、感知编码的最新进展以及对下一代视频编码标准（如AV1）的展望。 文件格式与容器： 介绍常见的媒体文件格式（如MP4、MKV）如何组织压缩后的音视频数据。 实时压缩系统设计： 讨论了在资源受限的环境下，如何权衡压缩率、编码/解码速度和延迟。 应用场景分析： 结合实际案例，分析了数字压缩在互联网视频、流媒体服务、视频会议、存储设备、移动通信等领域的应用。 评估与测试： 介绍评估压缩效果的常用指标（如PSNR、SSIM、MOS）以及进行性能测试的方法。 目标读者 本书适合从事多媒体技术、计算机图形学、信号处理、通信工程等领域的工程师、研究人员、学生以及对数字媒体压缩技术感兴趣的专业人士。通过阅读本书，读者将能够深刻理解数字压缩的背后原理，掌握各类压缩算法的精髓，并能独立分析和解决实际的媒体压缩问题。

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这本书的封面设计实在太引人注目了，那种深邃的蓝色调，配上一些抽象的几何图形，立刻让人联想到高科技和信息的流动。我原本以为它会是一本晦涩难懂的专业教材，毕竟“Digital Compression”这个词汇听起来就充满了数学公式和复杂的算法。然而，当我翻开第一页，惊喜地发现作者的叙述方式异常流畅，简直像是在讲述一个引人入胜的故事，而不是枯燥的技术手册。它并没有直接深入到我们熟悉的那些压缩标准（比如JPEG或MPEG）的底层细节，而是花了大篇幅去构建一个宏观的理论框架。比如，书中对信息论基础的阐述，那种将熵和信息量用日常生活的例子来类比的方法，让我这个背景稍弱的读者也能立刻抓住核心概念。我特别欣赏作者在讲解“冗余”这个概念时所展现的洞察力，他不仅仅是从数学上定义了它，更从人类感知和信息传输效率的角度进行了剖析，这使得原本枯燥的理论学习过程变成了一种智力上的探索。读完前几章，我对“信息”本身的本质有了更深层次的理解，远超出了我对一个技术书籍的初始期待。它像是一把钥匙，为我打开了理解现代多媒体技术底层逻辑的大门，让我开始以一种全新的、更具批判性的眼光去看待我们日常接触到的所有数字内容。

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这本书的阅读体验与其说是在学习一项技术，不如说是在接受一次思维模式的重塑。它的结构安排非常巧妙，前瞻性极强。我注意到，作者似乎有意地避免了陷入早期数字压缩技术中那些陈旧的、已被淘汰的方案的泥潭。相反，它将笔墨集中在了那些奠定未来方向的、更具普适性的数学原理上。特别是关于心理视觉模型（Psychovisual Model）的那部分论述，简直是大师级的精彩。作者细致地描绘了人眼对不同频率信息的敏感度差异，以及这些生理学上的限制如何被巧妙地转化为压缩算法中的“非对称”处理。这种跨学科的融合，将生物学、心理学与信息工程完美地结合在一起，让人拍案叫绝。我记得有一段关于量化误差的讨论，作者没有简单地用公式敷衍过去，而是通过一个生动的比喻——想象你在用有限的颜料去复制一幅色彩极其丰富的油画——将量化带来的信息损失具象化了。这种叙事策略极大地降低了理解门槛，同时也保持了内容的学术严谨性。读完这部分，我再看任何一张经过压缩的图片，都会下意识地去思考其中“被牺牲”掉的细节，这是一种全新的观看视角。

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坦白说，这本书在某些章节的处理上，展现出了一种近乎哲学思辨的深度，这让我有些意外。我原本以为这会是一本纯粹的技术手册，专注于“如何做”；但它更多地是在探讨“为什么必须这样做”以及“在何种约束下最优”。例如，在讨论到无损压缩的极限时，作者并没有急于给出基于特定编码（如霍夫曼或算术编码）的实现细节，而是深入探讨了信息熵作为理论极限的不可逾越性，这种对边界的探讨，极大地拓宽了读者的视野。更值得称道的是，作者对“实时性”与“压缩比”这对孪生矛盾的分析。他没有简单地给出一个折中的方案，而是清晰地梳理了在不同应用场景下（例如流媒体直播与静态存档），决策权如何从数学最优转向工程实用性。这种对工程权衡的深刻理解，使得全书的论述不再是纸上谈兵，而是紧密贴合实际工业界的需求与挑战。阅读过程中，我常常需要停下来，仔细回味作者对“信息价值”的重新定义，它远比我们日常认为的“文件大小”要复杂得多。

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令人印象深刻的是，尽管这是一本探讨基础原理的书籍，它却在无形中引导读者思考未来技术的发展趋势。作者在收尾部分对未来挑战的展望，没有流于空泛的预测，而是基于当前理论瓶颈的分析。他对于“感知质量”与“可恢复性”之间关系链条的探讨，尤为发人深省。书中提到，随着计算能力的爆炸式增长，压缩的重点正从追求极致的文件缩小，转向如何更智能地保留对人类最重要的那部分信息，甚至是如何在不引入额外带宽的情况下，实现特定信息的“增强还原”。这种前瞻性的布局，让这本书的价值远远超越了其出版年份。它不仅仅解释了“过去是如何实现的”，更深刻地启发了读者去思考“未来应该如何突破”。每一次阅读，都能从中挖掘出新的层次，它不像是一本读完就束之高阁的工具书，更像是一份需要时常翻阅的智力地图，指引我在多媒体信息处理的广阔领域中，持续探索正确的方向和更有价值的问题。

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这本书的行文风格充满了理性而克制的优雅。它没有采用那种激昂的、鼓吹技术的腔调，而是以一种近乎学术论文的严谨性，逐步搭建起知识的阶梯。我尤其赞赏它在处理不同压缩范式（如变换域编码与空间域编码）对比时的中立和客观。作者非常清晰地指出了每种方法的优势和历史局限性，避免了对任何单一技术的盲目推崇。我发现它在介绍高级概念时，总会先建立一个简洁的模型，然后才逐步引入复杂性，这种循序渐进的方式非常适合自学者。比如，在涉及小波变换（Wavelet Transform）的部分，作者没有直接抛出傅里叶变换的复杂性，而是先从信号在不同尺度上的分解需求入手，让人自然而然地感受到为什么需要新的工具。整本书的论证逻辑链条极其坚固，几乎找不到可以被轻易攻破的薄弱环节。它提供的知识体系是如此的完整和自洽，以至于读完后，我感觉自己已经掌握了评估任何新兴多媒体压缩技术的基础判断力，而不是仅仅学会了如何操作某个软件。

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