內(nèi)容簡介:    《數(shù)字視頻圖像處理與通信》共12章，第1～4章介紹了數(shù)字視頻圖像的基礎(chǔ)知識，包括視頻圖像的表示、變換和預(yù)處理。第5、6章介紹了視頻圖像分割技術(shù)，包括圖像分割的基本方法和視頻分割的理論與方法。第7～9章介紹了視頻圖像分析，包括圖像匹配、圖像識別和運動目標(biāo)跟蹤。第10、11章介紹了視頻圖像傳輸，包括視頻圖像編碼和多媒體通信。第12章介紹了視頻圖像在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用。<br>    《數(shù)字視頻圖像處理與通信》內(nèi)容詳盡，重點突出，注重理論和實踐的結(jié)合，每章后有習(xí)題供讀者思考或練習(xí)，可作為信息工程、計算機、通信、自動化等專業(yè)高年級本科生和研究生教材或教學(xué)參考書，也可作為工程技術(shù)人員的參考資料或培訓(xùn)教材。

目錄:    出版說明<br>    前言<br>    第1章 緒論<br>    1.1 視頻圖像處理的概念<br>    1.2 視頻圖像處理的應(yīng)用<br>    1.3 視頻圖像處理系統(tǒng)的組成<br>    1.4 習(xí)題<br>    參考文獻<br>    <br>    第2章 視頻圖像的表示<br>    2.1 圖像的視覺基礎(chǔ)<br>    2.1.1 圖像的概念<br>    2.1.2 分辨率<br>    2.1.3 人眼的視覺特性<br>    2.2 顏色模型<br>    2.2.1 顏色基礎(chǔ)知識<br>    2.2.2 顏色模型的基本概念<br>    2.3 圖像的數(shù)字化<br>    2.3.1 圖像的采樣<br>    2.3.2 圖像的量化<br>    2.3.3 圖像的表示<br>    2.4 圖像格式<br>    2.4.1 BMF<br>    2.4.2 JPEG<br>    2.4 3 TIFF<br>    2.4.4 GIF<br>    2.5 數(shù)字視頻格式<br>    2.5.1 MPEG<br>    2.5.2 MOV<br>    2.5.3 ASF<br>    2.5.4 RA／RM<br>    2.6 習(xí)題<br>    參考文獻<br>    <br>    第3章 圖像變換<br>    3.1 傅里葉變換<br>    3.1.1 傅里葉變換的基本概念<br>    3.1.2 離散傅里葉變換<br>    3.1.3 傅里葉變換的性質(zhì)<br>    3.1.4 快速傅里葉變換<br>    3.2 離散余弦變換<br>    3.2.1 離散余弦變換的定義<br>    3.2.2 離散余弦變換的正交性<br>    3.2.3 離散余弦變換的計算<br>    3.3 沃爾什一哈達瑪變換<br>    3.3 1 沃爾什變換<br>    3.3.2 哈達瑪變換<br>    3.4 K-L變換<br>    3.5 小波變換<br>    3.5.1 小波的基本概念<br>    3.5.2 小波變換<br>    3.5.3 多分辨率分析<br>    3.5.4 Mallal算法<br>    3.5.5 圖像的小波變換及算法<br>    3.6 習(xí)題<br>    參考文獻<br>    <br>    第4章 視頻圖像預(yù)處理<br>    4.1灰度變換<br>    4.1.1 直接灰度變換<br>    4.1.2 直方圖變換<br>    4.2 圖像平滑<br>    4.2.1 鄰域平均法<br>    4.2.2 中值濾波<br>    4.2.3 多圖像平均法<br>    4.2.4 低通濾波法<br>    4.3 圖像銳化<br>    4.3.1 圖像銳化的基本思路<br>    4.3.2 梯度算子<br>    4.3.3 拉普拉斯算子<br>    4.3.4 高通濾波法<br>    4.4 圖像校正<br>    4.4.1 圖像校正的基本思路<br>    4.4.2 常用的圖像幾何變換<br>    4.5 圖像形態(tài)學(xué)處理<br>    4.5.1 形態(tài)學(xué)的基本概念<br>    4.5.2 形態(tài)學(xué)的基本運算<br>    4.6 習(xí)題<br>    參考文獻<br>    <br>    第5章 圖像分割<br>    5.1 閾值分割<br>    5.1.1 閾值分割的原理與方法<br>    5.1.2 基于像素的閾值選取<br>    5.1.3 基于區(qū)域的閾值選取<br>    5.2 基于區(qū)域的圖像分割<br>    5.2.1 區(qū)域生長<br>    5.2.2 區(qū)域分裂－合并技術(shù)<br>    5.3 基于邊緣提取的圖像分割<br>    5.3.1 邊緣檢測<br>    5.3.2 用于邊緣檢測的算子<br>    5.3.3 邊緣連接<br>    5.3.4 哈夫變換<br>    5.4 圖像分割的量化評價<br>    5.4.1 評價方法與分類<br>    5.4.2 常用測度<br>    5.5 習(xí)題<br>    參考文獻<br>    <br>    第6章 視頻分割的理論與方法<br>    6.1 視頻分割的相關(guān)概念<br>    6.1.1 視頻分割的定義<br>    6.1.2 視頻分割的研究和應(yīng)用現(xiàn)狀<br>    6.2 視頻分割的基本理論<br>    6.2.1 視頻分割的框架<br>    6.2.2 視頻對象分割方法的分類<br>    6.3 視頻分割技術(shù)<br>    6.3.1 空間域分割技術(shù)<br>    6.3.2 時域分割技術(shù)<br>    6.3.3 時空聯(lián)合分割技術(shù)<br>    6.4 視頻分割算法的性能評價標(biāo)準(zhǔn)<br>    6.5 習(xí)題<br>    參考文獻<br>    <br>    第7章 圖像匹配<br>    7.1 圖像匹配的基本概念<br>    7.2 圖像匹配算法分類<br>    7.3 模板匹配算法<br>    7.3.1 ABS算法<br>    7.3.2 歸一化互相關(guān)匹配算法<br>    7.3.3 圖像矩匹配算法<br>    7.3.4 基于圖像特征點的匹配算法<br>    7.4 改進算法<br>    7.4.1 序貫相似性檢測算法<br>    7.4.2 基于排序的序貫相關(guān)算法<br>    7.4.3 FTT的相關(guān)算法<br>    7.4.4 分層搜索的序貫判決算法<br>    7.5 其他算法介紹<br>    7.5.1 基于對數(shù)極坐標(biāo)變換的圖像匹配算法<br>    7.5.2 不同分辨率圖像的角點匹配方法<br>    7.6 待研究的問題<br>    7.7 環(huán)境匹配技術(shù)發(fā)展簡介<br>    7.7.1 環(huán)境匹配算法研究的現(xiàn)狀分析<br>    7.7.2 環(huán)境匹配算法存在的主要問題<br>    7.7.3 環(huán)境匹配技術(shù)的發(fā)展趨勢<br>    7.8 習(xí)題<br>    參考文獻<br>    <br>    第8章 圖像識別<br>    8.1 圖像識別的基本概念<br>    8.2 基于匹配的識別技術(shù)<br>    8.2.1 圖像變換<br>    8.2.2 相似性測度<br>    8.2.3 插值算法<br>    8.2.4 最小二乘法<br>    8.3 統(tǒng)計識別方法<br>    8.3.1 線性決策函數(shù)<br>    8.3.2 最小距離分類器<br>    8.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別法<br>    8.4 1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念<br>    8.4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)<br>    8.4.3 自組織網(wǎng)絡(luò)<br>    8.5 支持向量機識別方法<br>    8.5.1 支持向量機<br>    8.5.2 支持向量機的學(xué)習(xí)算法<br>    8.6 習(xí)題<br>    參考文獻<br>    <br>    第9章 運動目標(biāo)跟蹤<br>    9.1 運動目標(biāo)跟蹤技術(shù)簡介<br>    9.2 卡爾曼濾波跟蹤<br>    9.2.1 離散卡爾曼濾波器<br>    9.2.2 擴展卡爾曼濾波器<br>    9.2.3 卡爾曼濾波器在目標(biāo)檢測與跟蹤中的應(yīng)用<br>    9.3 光流分析法<br>    9.3.1 運動場與光流場<br>    9.3.2 Hom-Schunek經(jīng)典光流計算方法<br>    9.3.3 光流計算方法實驗結(jié)果<br>    9.4 均值漂移跟蹤<br>    9.4.1 均值漂移算法概述<br>    9.4.2 基于色彩直方圖的均值漂移<br>    9.4.3 均值漂移目標(biāo)跟蹤效果<br>    9.5 蒙特卡洛隨機采樣<br>    9.5.1 貝葉斯濾波原理<br>    9.5.2 蒙特卡洛方法<br>    9.5.3 粒子濾波算法綜述<br>    9.5.4 粒子濾波目標(biāo)跟蹤效果<br>    9.6 習(xí)題<br>    參考文獻<br>    <br>    第10章 視頻圖像編碼<br>    10.1 視頻圖像編碼概述<br>    10.2 圖像／視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)<br>    10.2.1 MPEC系列<br>    10.2.2 H.26x系列<br>    10.2.3 AVS<br>    10.3 視頻編碼的整體框架和關(guān)鍵技術(shù)<br>    10.3.1 預(yù)測編碼<br>    10.3.2 幀內(nèi)預(yù)測<br>    10.3.3 變換編碼<br>    10.3.4 變長編碼<br>    10.4 習(xí)題<br>    參考文獻<br>    <br>    第11章 多媒體通信概述<br>    11.1 多媒體通信概述<br>    11.2 流媒體技術(shù)<br>    11.2.1 流式傳輸?shù)幕A(chǔ)<br>    11.2.2 流媒體的實現(xiàn)原理<br>    11.2.3 流媒體的播放方式<br>    11.2.4 流媒體的應(yīng)用<br>    11.3 多媒體通信協(xié)議<br>    11.3.1 會話初始化協(xié)議<br>    11.3.2 實時傳輸協(xié)議<br>    11.3.3 實時流協(xié)議<br>    11.3.4 Q0s保障<br>    11.4 多媒體通信系統(tǒng)<br>    11.4.1 基于H.320的多媒體通信系統(tǒng)<br>    11.4.2 基于H.323的多媒體通信系統(tǒng)<br>    11.4.3 基于SIP的多媒體通信系統(tǒng)<br>    11.4.4 基于P2P的多媒體通信系統(tǒng)<br>    11.5 習(xí)題<br>    參考文獻<br>    <br>    第12章 視頻圖像應(yīng)用<br>    12.1 基于視頻圖像的智能交通監(jiān)控系統(tǒng)<br>    12.1.1 系統(tǒng)硬件框架設(shè)計<br>    12.1.2 系統(tǒng)軟件總體結(jié)構(gòu)<br>    12.1.3 系統(tǒng)主要模塊<br>    12.1.4 系統(tǒng)軟件界面<br>    12.2 基于視頻圖像的客流量檢測系統(tǒng)<br>    12.2.1 客流密度估計<br>    12.2.2 行人檢測與計數(shù)<br>    12.2.3 客流速度檢測<br>    12.3 基于視頻圖像的車載安全預(yù)警系統(tǒng)<br>    12.3.1 交通標(biāo)志識別系統(tǒng)<br>    12.3.2 駕駛員注意力判別系統(tǒng)