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| 內容簡介： |
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本书涵盖了图像、视频和音频特征表示的理论背景和实践内容，如颜色、纹理、边缘、形状、显著点和区域、运动、三维结构、时域/频域/倒谱域的音频/声音、结构和旋律。详细介绍了特征数据的估计、搜索、分类和紧凑表示的新算法；信号分解的概念(如分割、源跟踪和分离)，并对组件、混合、效果和渲染进行了讨论。本书提供大量的数据和实例来辅助说明本书涵盖的内容。多数章节附有习题和练习帮助读者巩固学习内容。
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| 關於作者： |
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Jens-Rainer Ohm 教授是被誉为欧洲的“麻省理工学院”的德国亚琛工业大学（RWTH Aachen）通信工程研究所所长，H.264/AVC、H.265/HEVC标准（H.264/AVC是目前全世界范围内被最广泛采用的国际视频编码标准，H.265/HEVC是最新一代国际视频编码标准）的主要制定者之一，国际电信联盟（ITU）联合视频协作组（JVC-VC）的主席，也是德国工程师协会信息技术组的发言人。Ohm教授是国际视频编码标准制定过程中的领军人物，是视频信号处理领域的权威学者。谢毓湘，国防科技大学系统工程学院教授，博导，中国计算机学会高级会员，中国计算机学会多媒体技术专业委员会委员。主讲课程“多媒体技术”获湖南省线上线下混合一流本科课程，湖南省线上一流本科课程，军队精品在线课程。主持参与国家及省部级科研项目30余项，获省部级科技进步二等奖2项，三等奖3项，发表高水平学术论文100余篇，授权国家发明专利50余项。获省部级教学成果二等奖2项，三等奖1项。
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| 目錄：
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目 录
第1章 绪论1
1.1 背景1
1.2 应用2
第2章 预处理6
2.1 非线性滤波器7
2.1.1 中值滤波器和排序滤波器8
2.1.2 形态滤波器10
2.1.3 多项式滤波器13
2.2 幅值变换14
2.2.1 振幅映射特性14
2.2.2 概率分布修正与均衡16
2.3 插值17
2.3.1 零阶和一阶插值基函数18
2.3.2 LTI系统插值19
2.3.3 样条插值、拉格朗日插值和多项式插值20
2.3.4 二维网格上的插值23
2.4 多分辨率表示26
2.5 局部自适应滤波器31
2.5.1 可控平滑滤波器31
2.5.2 迭代平滑(扩散滤波器)33
2.6 习题34
第3章 信号和参数估计37
3.1 期望值和概率描述37
3.2 观测和退化模型40
3.3 基于线性滤波器的估计41
3.3.1 逆滤波器41
3.3.2 维纳滤波器42
3.4 最小二乘估计43
3.5 奇异值分解46
3.6 ML和MAP估计47
3.7 参数估计与拟合49
3.8 异常值的剔除51
3.9 对应分析52
3.10 状态建模与估计55
3.10.1 马尔可夫过程和随机场55
3.10.2 隐马尔可夫模型57
3.10.3 卡尔曼滤波器58
3.10.4 粒子滤波器59
3.11 习题60
第4章 多媒体信号特征62
4.1 颜色62
4.1.1 颜色空间变换62
4.1.2 颜色特征表示69
4.2 纹理73
4.2.1 基于出现次数的纹理分析74
4.2.2 基于统计模型的纹理分析76
4.2.3 纹理的谱特征78
4.2.4 非均匀纹理分析81
4.3 边缘分析82
4.3.1 基于梯度算子的边缘检测82
4.3.2 基于二阶导数的边缘描述84
4.3.3 边缘查找与一致性分析86
4.3.4 边缘模型拟合88
4.3.5 边缘属性描述与分析89
4.4 显著特征检测90
4.5 轮廓与形状分析93
4.5.1 轮廓拟合93
4.5.2 基于方向和曲率的轮廓描述97
4.5.3 几何特征与二值形状特征100
4.5.4 投影与几何映射102
4.5.5 区域形状的矩分析110
4.5.6 基于基函数的区域形状分析113
4.6 运动分析113
4.6.1 将3D运动在成像平面上进行投影113
4.6.2 基于光流原理的运动估计116
4.6.3 基于匹配的运动估计120
4.6.4 非平移运动参数估计126
4.6.5 物体边界运动向量场估计128
4.7 视差与深度分析130
4.7.1 共面立体视觉130
4.7.2 对极几何132
4.7.3 相机标定134
4.8 音频信号特征137
4.8.1 基于时间线的音频特征提取137
4.8.2 时域特征139
4.8.3 谱域特征143
4.8.4 倒谱域特征145
4.8.5 谐波特征146
4.8.6 多通道特征150
4.8.7 感知特征150
4.8.8 语义特征152
4.9 习题153
第5章 特征变换与分类158
5.1 特征值归一化与变换158
5.1.1 特征值归一化159
5.1.2 特征值集的特征向量分析160
5.1.3 独立成分分析161
5.1.4 非负矩阵分解162
5.1.5 广义Hough变换163
5.1.6 统计表示的推导164
5.2 距离度量168
5.2.1 向量距离度量168
5.2.2 与集合比较相关的距离度量170
5.2.3 概率分布的相似性171
5.2.4 基于类先验知识的距离度量175
5.3 特征数据的压缩表示177
5.4 基于特征的比较178
5.5 可靠性181
5.5.1 可靠性准则181
5.5.2 分类质量183
5.6 分类方法185
5.6.1 两类线性分类186
5.6.2 线性分类的推广189
5.6.3 最近邻分类191
5.6.4 无先验知识的分类192
5.6.5 最大后验(朴素贝叶斯)分类197
5.6.6 人工神经网络199
5.7 信念、似然和证据203
5.8 习题205
第6章 信号的分解207
6.1 图像的空间域分割208
6.1.1 基于样本分类的分割208
6.1.2 基于区域的分割方法211
6.1.3 基于轮廓的分割方法213
6.1.4 基于“能量最小化”的分割214
6.2 视频信号的分割218
6.2.1 关键帧和镜头切换检测218
6.2.2 背景差分分割219
6.2.3 目标跟踪与时空分割220
6.2.4 组合分割和运动估计224
6.3 三维表面和体数据重建225
6.3.1 三维点云生成225
6.3.2 三维曲面重建226
6.3.3 三维体数据重建227
6.3.4 基于投影的三维形状描述228
6.4 音频信号分解230
6.4.1 音频时域分割230
6.4.2 音频源分离230
6.5 习题232
第7章 信号合成、渲染与呈现233
7.1 多媒体信号的合成与混合233
7.2 马赛克和缝合236
7.3 图像内容合成238
7.4 扭曲与变形241
7.5 虚拟视图合成243
7.6 帧率变换246
7.7 图像和视频信号的视图自适应体绘制249
7.8 音频信号的合成与渲染251
7.8.1 声音效果253
7.8.2 空间(房间)特征254
附录A 基本原理和定义257
附录B 符号和变量273
附录C 缩略语表278
原著参考文献
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