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内容简介

本书从无线多媒体通信的特点和传统视频编码的原理入手，简要分析了传统视频编码面对移动环境下的多媒体通信业务环境时面临的瓶颈问题。然后介绍了在无线网络技术的发展和推动下目前主流研究的视频编码技术、分布式视频编码的原理及研究现状和分布式视频压缩感知理论及研究现状，并着重介绍了作者在分布式视频编码以及分布式压缩感知视频编码研究中所提出的一些算法和系统。本书主要分为以下几个部分：绪论、分布式视频编码相关理论、基于相关能量的相关噪声模型研究、基于时空相关性的DCVS多假设预测重构算法、基于块测量值的自适应边信息生成算法、分布式视频压缩感知中码率控制算法、基于云平台的视频编码与传输系统等内容。

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ISBN：9787121286704

开本：16开

页数：148

字数：186.0

本书目录

目    录
第1章  绪论	1
1.1  传统混合视频编码技术	1
1.2  分布式视频编码技术及研究现状	3
1.2.1  分布式视频编码技术	3
1.2.2  DVC系统中相关噪声模型研究现状	4
1.3  分布式压缩感知视频编码及研究现状	5
1.3.1  分布式压缩感知视频编码	5
1.3.2  DCVS系统中关键技术研究现状	7
1.4  本章小结	12
参考文献	12
第2章  分布式视频编码相关理论	21
2.1  引言	21
2.2  分布式视频编码原理介绍	21
2.3  分布式视频编码系统	23
2.3.1  基于像素域的分布式视频编码系统	23
2.3.2  基于频域的分布式视频编码系统	24
2.4  分布式压缩感知视频编码原理介绍	25
2.4.1  压缩感知基本理论及主要应用	25
2.4.2  分布式压缩感知理论	30
2.4.3  分布式压缩感知视频编码系统	32
2.5  本章小结	36
参考文献	36
第3章  基于相关能量的相关噪声模型研究	42
3.1  引言	42
3.2  DVC系统中相关噪声模型	42
3.2.1  基于变换域的DVC系统结构	42
3.2.2  DVC中的相关噪声模型	43
3.3  基于相关能量的DCT域相关噪声模型	44
3.3.1  相关噪声分布参数估计方法分析	44
3.3.2  噪声DCT系数分布的数学分析	45
3.3.3  基于相关能量噪声模型的建立	47
3.3.4  考虑量化噪声的参数估计	49
3.4  实验与分析	50
3.4.1  帧级别DCT系数相关噪声模型的实验与分析	50
3.4.2  帧级别DCT系数带相关噪声分布的实验分析	55
3.4.3  基于提出相关噪声模型的DVC系统实验与分析	57
3.5  本章小结	59
参考文献	59
第4章  基于时空相关性的DCVS多假设预测重构算法	61
4.1  引言	61
4.2  视频压缩感知中多假设预测重构算法分析	61
4.2.1  基于块的图像压缩感知算法原理	61
4.2.2  多假设预测压缩感知重构算法分析	63
4.3  基于时空相关性的压缩感知多假设预测重构算法	67
4.3.1  帧内压缩感知多假设预测关键帧重构算法	67
4.3.2  帧内/帧间压缩感知多假设预测CS帧重构算法	69
4.3.3  基于时空相关性的自适应多假设预测重构算法	70
4.4  实验与分析	73
4.4.1  关键帧帧内多假设预测重构实验与分析	73
4.4.2  CS帧三种多假设预测重构实验与分析	74
4.4.3  自适应多假设预测重构系统实验与分析	76
4.5  本章小结	80
参考文献	80
第5章  基于块测量值的自适应边信息生成算法	82
5.1  引言	82
5.2  基于块测量值的自适应边信息生成算法	82
5.2.1  基于块测量值的自适应边信息生成系统结构	82
5.2.2  编码端CS块分类及测量值提取	83
5.2.3  运动补偿时域内插生成初步边信息	85
5.2.4  测量域运动估计与残差重构算法	87
5.2.5  测量值矢量重组的边信息修正算法	89
5.2.6  自适应修正边信息算法	89
5.3  实验与分析	90
5.3.1  三种方式产生的残差实验结果比较	91
5.3.2  测量域运动估计与残差重构的实验与分析	92
5.3.3  基于测量值边信息生成算法的实验与分析	95
5.3.4  自适应修正边信息生成实验与分析	97
5.4  本章小结	100
参考文献	101
第6章  分布式视频压缩感知中码率控制算法	102
6.1  引言	102
6.2  分布式视频压缩感知中码率控制算法研究	102
6.2.1  基于压缩感知的量化失真分析与研究	102
6.2.2  压缩感知的压缩重构失真分析与研究	108
6.2.3  DVC中基于压缩感知的率失真模型研究	113
6.2.4  分布式视频压缩感知中码率控制算法	116
6.3  实验与分析	117
6.3.1  基于压缩感知率失真模型实验与分析	117
6.3.2  基于反馈的码率控制算法实验结果分析	119
6.4  本章小结	122
参考文献	123
第7章  基于云平台的视频编码与传输系统	124
7.1  引言	124
7.2  一种基于云平台的分布式压缩感知视频编码系统	124
7.2.1  基于云平台的分布式压缩感知视频编码系统设计	124
7.2.2  基于云平台的分布式压缩感知视频编码系统详细设计	125
7.2.3  视频转码技术介绍	129
7.3  灌区巡视中的飞行器视频传输系统	131
7.3.1  无人机灌区巡视视频监视系统设计	132
7.3.2  飞行器视频传输系统的设计	133
7.3.3  基于 RTMP 协议的视频系统设计	134
7.3.4  基于FFmpeg搭建流媒体服务器	135
7.4  本章小结	139
参考文献	139
附录  FFmpeg参数说明	140

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前言

前    言
视觉能以直观、生动的方式反映世界，是人类观察和认识世界最为重要的手段，人们获取的信息大约有70%来源于图像。随着信息技术和互联网的飞速发展，多媒体特别是视频已成为人们获取信息最主要的载体，同时是信息领域开发和研究的热点之一。然而，由于数据量极其庞大，视频信息如果没有经过高效的数据压缩，会给信息的存储和传输带来很大的困难，因此研究视频的压缩编码方法具有重要意义。
近年来，分布式视频编码（DVC）实现系统开始受到关注，20世纪70年代从理论上证明了多个相关信源独立编码、联合解码同样可以达到联合编码、联合解码的编码效率，虽然上述理论已经提出近50年，但由于缺乏具体的实现方法，导致DVC的发展较为缓慢。直到近年来，随着无线视频传感器网络和无线视频移动设备的应用需求增多，DVC重新成为研究热点。目前，分布式编码技术的主要问题在于，分布式编码的性能和传统视频编码标准H.264/AVC之间仍存在很大的差距，要改进分布式编码技术性能上的不足，需要多方面的理论支持。对于视频压缩，DVC是一种全新的框架，该框架虽包括一些传统信源信道编码中常用的环节，如变换、量化、纠错编码、运动估计、码率控制等，但这些环节需要在新的框架下重新设计和优化。另外，DVC中还有一些特有的环节，如生成边信息的质量、相关噪声模型参数的估计和码率的估计和控制等，需要进一步深入研究。
本书从无线多媒体通信的特点和传统视频编码的原理入手，简要分析了传统视频编码在移动环境下的多媒体通信业务中面临的瓶颈问题，对当前分布式视频编码技术领域的研究热点和难点进行了研究，并着重介绍了作者在分布式视频编码以及分布式压缩感知视频编码研究中所提出的一些算法和系统。全书共7章，第1章为绪论部分，主要讲述传统混合视频编码技术、分布式视频编码技术和分布式压缩感知视频编码及研究现状。第2章阐述了分布式视频编码相关理论，包括分布式视频编码和分布式压缩感知视频编码的原理及系统。第3～6章详细介绍了课题组在分布式视频编码方面的研究：DVC中基于相关能量的相关噪声模型研究、基于时空相关性的DCVS多假设预测重构算法、基于块测量值的自适应边信息生成算法、分布式视频压缩感知中码率控制算法。第7章介绍了两种分布式视频编码的应用——基于云平台的分布式压缩感知视频编码系统与传输系统及灌区巡视中的飞行器视频传输系统。
本书可作为物联网工程、通信工程、计算机科学与技术、电子信息工程等相关专业高年级本科生、研究生和研究人员科研用书，也可作为物联网、视频处理等领域研究开发人员的参考书。
本书的主要内容来源于作者主持承担的常州科技支撑计划（工业）项目（编号：CE20140079），常州市传感网与环境感知重点实验室建设，江苏省江苏高校品牌建设工程一期项目立项专业（序号： PPZY2015B141），及“世界水谷”与水生态文明协同创新中心的研究成果。本书由朱金秀、曹宁、张瑶著。在本书即将出版之际，由衷感谢本课题组其他成员历年来对研究工作的付出。他们是：汤一彬、程浩、裴颖、刘骏。
刘峰教授对全书进行了审阅，电子工业出版社任欢欢编辑为本书的出版和文字编辑做了大量工作，在此一并表示感谢！
本书是一部针对分布式视频编码关键技术进行研究的学术著作，书中很多内容还处于学术探索阶段，期望其对分布式视频编码理论深入研究具有推动作用，并最终应用于实际的视频编码领域。由于作者的水平有限，书中的不足及疏漏之处在所难免，恳请同行专家及广大读者不吝赐教。

作  者  
2016年3月

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