多媒体技术及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:龚沛曾

出品人:

页数:292

译者:

出版时间:2009-8

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787040274554

丛书系列:

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《数字图像处理与分析》 内容梗概： 本书深入探讨了数字图像的获取、处理、分析与应用。从基础的图像模型、色彩空间入手，详细介绍了图像增强、去噪、复原、压缩等核心技术。随后，重点阐述了边缘检测、特征提取、图像分割、物体识别等图像分析的关键方法，并结合实际案例，介绍了图像在医学诊断、工业检测、遥感、安防监控等领域的广泛应用。 章节要点： 第一章 图像基础： 数字图像的构成原理，像素、分辨率、灰度级等基本概念。 常见的图像表示模型，如二值图像、灰度图像、彩色图像。 重要的色彩空间模型，如RGB、HSV、CMYK，及其转换方法。 图像的几何变换，如平移、旋转、缩放、仿射变换。 第二章 图像增强： 空间域增强技术：点运算（亮度、对比度调整）、直方图均衡化、灰度拉伸、伽马校正。 频率域增强技术：低通滤波、高通滤波、同态滤波。 图像平滑与锐化：均值滤波、高斯滤波、中值滤波；拉普拉斯算子、Sobel算子、Prewitt算子。 第三章 图像复原： 噪声的来源与模型，如高斯噪声、椒盐噪声、周期噪声。 噪声抑制技术：约束最小二乘滤波、维纳滤波、自适应滤波。 图像模糊的复原：逆滤波、最小均方差滤波。 第四章 图像压缩： 数据压缩的基本原理：冗余度分析。 无损压缩技术：霍夫曼编码、算术编码、LZW算法。 有损压缩技术：离散余弦变换（DCT）、小波变换、量化、熵编码。 常见的图像压缩标准，如JPEG、MPEG。 第五章 图像分割： 基于阈值的分割方法：全局阈值、局部阈值、Otsu法。 基于区域的分割方法：区域生长、区域分裂与合并。 基于边缘的分割方法：Canny边缘检测、Hough变换。 分水岭算法。 第六章 特征提取与描述： 边缘、角点、纹理等局部特征的提取。 SIFT、SURF、ORB等特征描述子。 形状特征描述：轮廓描述、傅里叶描述符。 颜色特征描述。 第七章 图像识别与模式分类： 模式识别的基本概念。 分类器设计：最小距离分类器、最大似然分类器、支持向量机（SVM）。 神经网络与深度学习在图像识别中的应用：卷积神经网络（CNN）基础。 对象检测与跟踪。 第八章 图像处理在各领域的应用： 医学影像处理： CT、MRI图像增强与分析，病灶识别。 工业无损检测： 产品缺陷检测，表面质量评估。 遥感图像分析： 地物分类，变化检测。 安防监控： 人脸识别，行为分析，异常事件检测。 计算机视觉： 三维重建，立体视觉。 本书特色： 本书理论与实践并重，在介绍各种算法原理的同时，提供了大量的图示和伪代码，方便读者理解和实现。同时，书中穿插了多个实际应用案例，帮助读者了解数字图像处理技术在解决现实问题中的威力。本书适合高等院校本科生、研究生以及从事相关领域研究与开发的工程师阅读。 --- 《数据结构与算法设计》 内容梗概： 本书系统地介绍了计算机科学中最核心的两个概念：数据结构和算法。从最基础的线性结构如数组、链表、栈、队列，到复杂的非线性结构如树、图，再到高效的查找与排序算法，本书力求全面而深入地剖析各类数据结构的设计思想、实现方式及其应用场景。同时，本书强调算法设计方法、复杂度分析以及优化策略，旨在培养读者严谨的算法思维和解决复杂问题的能力。 章节要点： 第一章 绪论： 算法的基本概念、特性与度量标准（时间复杂度、空间复杂度）。 数据结构的基本概念，抽象数据类型（ADT）的重要性。 算法设计方法概览：分治法、动态规划、贪心算法、回溯法等。 第二章 线性表： 顺序存储结构（数组）与链式存储结构（单链表、双向链表、循环链表）。 线性表的查找、插入、删除等基本操作的实现与复杂度分析。 应用场景：表管理、简单计算等。 第三章 栈与队列： 栈的定义、ADT与实现（基于数组和链表）。 栈的应用：表达式求值、括号匹配、递归转换非递归。 队列的定义、ADT与实现（顺序队列、链式队列、循环队列）。 队列的应用：层次遍历、生产者-消费者问题。 第四章 串（字符串）： 串的定义与基本操作。 朴素模式匹配算法。 KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法的原理与实现。 BM（Boyer-Moore）算法简介。 第五章 树： 树的基本概念：度、深度、高度、森林。 二叉树：定义、性质、存储结构（顺序存储、链式存储）。 二叉树的遍历：前序、中序、后序、层序遍历。 线索二叉树。 应用：表达式树、霍夫曼树。 第六章 树（续）： 一般树的表示与操作。 森林与二叉树的相互转换。 并查集（Disjoint Set Union）数据结构。 第七章 图： 图的定义、表示法（邻接矩阵、邻接表）。 图的遍历：深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）。 图的连通性：连通分量、强连通分量。 图的拓扑排序。 图的最小生成树：Prim算法、Kruskal算法。 图的最短路径：Dijkstra算法（单源）、Floyd-Warshall算法（所有顶点对）。 第八章 查找： 静态查找：顺序查找、折半查找（二分查找）。 平衡二叉查找树（AVL树、红黑树）的概念与基本操作。 B树及其变种（B+树）在文件系统和数据库中的应用。 散列表（Hash Table）：散列函数、冲突处理方法（开放定址法、链地址法）。 第九章 排序： 插入排序（直接插入排序、希尔排序）。 选择排序（简单选择排序、堆排序）。 交换排序（冒泡排序、快速排序）。 归并排序。 桶排序、基数排序。 各种排序算法的比较与选择。 第十章 算法设计与分析回顾： 递归与分治策略的深入分析。 动态规划的思想、状态转移方程的建立。 贪心算法的适用条件与证明。 回溯法与分支限界法的应用。 本书特色： 本书的讲解清晰易懂，从基本概念出发，逐步深入到复杂算法的设计与分析。每章都配有丰富的例题，帮助读者理解算法的实现过程和应用。书中的代码实现规范，并对算法的效率进行了详尽的分析，使读者能够掌握如何评估和选择最适合的算法。本书旨在为读者打下坚实的计算机科学理论基础，为后续深入学习提供有力支撑。

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这本书的封面设计得相当大气，色彩搭配运用了时下流行的那种深邃的蓝与亮眼的橙色对比，看起来就给人一种专业又不失活力的感觉。我最近对人机交互界面设计特别感兴趣，所以拿到这本《多媒体技术及应用》的时候，最先翻的就是关于用户体验和交互设计的那几个章节。遗憾的是，我期待中的那种深入到前沿交互技术，比如脑机接口或者沉浸式VR/AR的底层算法解析，这本书并没有太多着墨。它更多地是停留在对传统多媒体元素，像是图像、音频、视频的编码标准和基础处理流程的介绍上，这些内容确实扎实，对于刚入门的大学生来说是很好的基础读物，但对于像我这样已经有一定基础，想了解未来发展趋势的人来说，深度略显不足。比如，在讲到视频压缩时，它详细解释了MPEG的各种标准，但对HEVC（H.265）之后的新兴低延迟流媒体技术，比如AV1或者VVC的探讨就显得有些简略了。整体而言，它更像是一本非常优秀的“多媒体技术概论”，而不是一本紧跟时代步伐的“前沿应用实践”手册。

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从一个跨学科爱好者的角度来看，这本书在“技术与社会”的结合点上，也就是多媒体内容的安全与版权保护方面，是我最失望的部分。我原本期待能看到关于数字水印（Digital Watermarking）的最新隐写算法，或者在区块链技术应用于版权验证方面的探索性讨论。然而，书中关于多媒体安全的部分，似乎还停留在早期的加密散列函数和基本的版权声明嵌入技术上。例如，在讨论视频取证时，它侧重于帧间差异分析，而不是现在更流行的基于深度学习的篡改检测方法。这种对新兴安全挑战的忽视，让整本书的视野显得有些局促。多媒体技术如今早已不只是图像、声音的“制作”与“播放”，如何确保这些内容的真实性、安全性和归属权，已经成为应用层面的重中之重。这本书在描绘技术全景图时，遗漏了这块至关重要的“安全护栏”。

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这本书的排版和图例质量绝对是值得称赞的。作为一本技术书籍，清晰的图示能够极大地提高学习效率，这本书在这方面做得非常出色。无论是数据结构图、系统架构图，还是复杂的算法流程图，都标注得一目了然，色彩的运用也恰到好处，不会让人感到视觉疲劳。我尤其欣赏它在讲解网络多媒体传输协议时的那个分层架构图，一下子就把TCP/IP和UDP在流媒体传输中的权衡对比清晰地展现出来了。但是，这种优秀的“呈现”并没有完全弥补内容的“缺乏新意”。比如，在讲到网络传输时，它花了大量篇幅介绍RTP/RTCP，这当然是基础，但对于当今广泛使用的基于HTTP的自适应码率流媒体（DASH/HLS）的细节，比如分块策略、带宽预测算法等，介绍得却不够深入。很多时候，它只是点到为止，留给读者的都是“请参考其他专业书籍”的感觉。所以，它更像是一本优秀的“导论教材”，而不是一本可以作为案头工具书的“技术手册”。

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我是在准备一个关于数字档案修复项目的过程中接触到这本书的。我对音频处理那块的内容抱有极高的期望，因为我的项目涉及到老旧录音带的噪声抑制和音质重建。这本书在理论部分对傅里叶变换、小波分析在信号处理中的应用描述得非常清晰，公式推导也比较详尽，这对我理解数字信号处理的基础概念非常有帮助。然而，当我翻到实际应用案例时，就发现有些不对劲了。它举例说明的都是一些非常基础的音频编辑操作，比如简单的均衡器调整或者混响添加，用的软件工具看起来像是十年前的版本。我更想看到的是如何利用深度学习模型，比如GANs（生成对抗网络）来合成缺失的音频片段，或者使用先进的盲源分离技术来去除复杂的背景噪声。这本书在“应用”这块显得过于保守和传统，提供的工具和方法论在工程实践中可能已经不能满足最高标准了。它仿佛定格在了上一个技术周期的某个时间点，对于追求极致音质的修复工作者来说，参考价值就大打折扣了。

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我是一位侧重于图形学和虚拟现实（VR）方向的研究生，我关注的焦点在于如何高效地渲染复杂的虚拟场景。这本书里关于图像处理的章节，虽然内容详实，从像素操作到色彩空间转换都有涉及，但它在3D图形渲染管线（Rendering Pipeline）上的论述，我感觉就像是走马观花。它提到了OpenGL的基础概念，但对于现代图形API，如Vulkan或DirectX 12的底层设计哲学、异步计算（Async Compute）的应用，甚至是光线追踪（Ray Tracing）的硬件加速原理，几乎没有涉及。这些才是当前实时渲染领域决定性能的关键。我希望这本书能提供一些关于几何体实例化、LOD（细节层次）管理以及延迟渲染（Deferred Shading）这些优化技术在多媒体系统中的具体实现思路，但它给出的更像是教科书式的介绍，缺乏那种能直接投入到高性能计算中的“干货”。对于VR/AR开发者来说，这本书提供的技术栈信息更新速度略显滞后了。

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逻辑还行……版本旧……

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苦逼少女。

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苦逼少女。

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苦逼少女。

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苦逼少女。