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多媒體內容分析技術(信息與通信技術)/經典譯叢

  • 作者：(德)延斯-賴納·奧姆|責編:楊博|譯者:謝毓湘//欒悉道//楊博翔//魏迎梅
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121480379
  • 出版日期：2024/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：296
人民幣：RMB 99 元      售價：元
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內容大鋼
    本書涵蓋了圖像、視頻和音頻特徵表示的理論背景和實踐內容，如顏色、紋理、邊緣、形狀、顯著點和區域、運動、三維結構、時域/頻域/倒譜域的音頻/聲音、結構和旋律。詳細介紹了特徵數據的估計、搜索、分類和緊湊表示的新演算法；信號分解的概念（如分割、源跟蹤和分離），並對組件、混合、效果和渲染進行了討論。本書提供大量的數據和實例來輔助說明本書涵蓋的內容。多數章節附有習題和練習幫助讀者鞏固學習內容。
    本書適合作為電子信息類專業本科高年級或研究生的媒體計算相關課程的教材，也適合研究多媒體內容分析系統的研究人員和開發人員參考和學習。
作者介紹
(德)延斯-賴納·奧姆|責編:楊博|譯者:謝毓湘//欒悉道//楊博翔//魏迎梅
    延斯-賴納·奧姆 Jens Rainer Ohm 教授是被譽為歐洲的「麻省理工學院」的德國亞琛工業大學（RWTH Aachen）通信工程研究所所長，H.264/AVC、H.265/HEVC標準（H.264/AVC是目前全世界範圍內被廣泛採用的國際視頻編碼標準，H.265/HEVC是新一代國際視頻編碼標準）的主要制定者之一，國際電信聯盟（ITU）聯合視頻協作組（JVC-VC）的主席，也是德國工程師協會信息技術組的發言人。Ohm教授是國際視頻編碼標準制定過程中的領軍人物，是視頻信號處理領域的權威學者。
目錄
第1章  緒論
  1.1  背景
  1.2  應用
第2章  預處理
  2.1  非線性濾波器
    2.1.1  中值濾波器和排序濾波器
    2.1.2  形態濾波器
    2.1.3  多項式濾波器
  2.2  幅值變換
    2.2.1  振幅映射特性
    2.2.2  概率分佈修正與均衡
  2.3  插值
    2.3.1  零階和一階插值基函數
    2.3.2  LTI系統插值
    2.3.3  樣條插值、拉格朗日插值和多項式插值
    2.3.4  二維網格上的插值
  2.4  多解析度表示
  2.5  局部自適應濾波器
    2.5.1  可控平滑濾波器
    2.5.2  迭代平滑（擴散濾波器）
  2.6  習題
第3章  信號和參數估計
  3.1  期望值和概率描述
  3.2  觀測和退化模型
  3.3  基於線性濾波器的估計
    3.3.1  逆濾波器
    3.3.2  維納濾波器
  3.4  最小二乘估計
  3.5  奇異值分解
  3.6  ML和MAP估計
  3.7  參數估計與擬合
  3.8  異常值的剔除
  3.9  對應分析
  3.10  狀態建模與估計
    3.10.1  馬爾可夫過程和隨機場
    3.10.2  隱馬爾可夫模型
    3.10.3  卡爾曼濾波器
    3.10.4  粒子濾波器
  3.11  習題
第4章  多媒體信號特徵
  4.1  顏色
    4.1.1  顏色空間變換
    4.1.2  顏色特徵表示
  4.2  紋理
    4.2.1  基於出現次數的紋理分析
    4.2.2  基於統計模型的紋理分析
    4.2.3  紋理的譜特徵
    4.2.4  非均勻紋理分析
  4.3  邊緣分析
    4.3.1  基於梯度運算元的邊緣檢測

    4.3.2  基於二階導數的邊緣描述
    4.3.3  邊緣查找與一致性分析
    4.3.4  邊緣模型擬合
    4.3.5  邊緣屬性描述與分析
  4.4  顯著特徵檢測
  4.5  輪廓與形狀分析
    4.5.1  輪廓擬合
    4.5.2  基於方向和曲率的輪廓描述
    4.5.3  幾何特徵與二值形狀特徵
    4.5.4  投影與幾何映射
    4.5.5  區域形狀的矩分析
    4.5.6  基於基函數的區域形狀分析
  4.6  運動分析
    4.6.1  將3D運動在成像平面上進行投影
    4.6.2  基於光流原理的運動估計
    4.6.3  基於匹配的運動估計
    4.6.4  非平移運動參數估計
    4.6.5  物體邊界運動向量場估計
  4.7  視差與深度分析
    4.7.1  共面立體視覺
    4.7.2  對極幾何
    4.7.3  相機標定
  4.8  音頻信號特徵
    4.8.1  基於時間線的音頻特徵提取
    4.8.2  時域特徵
    4.8.3  譜域特徵
    4.8.4  倒譜域特徵
    4.8.5  諧波特徵
    4.8.6  多通道特徵
    4.8.7  感知特徵
    4.8.8  語義特徵
  4.9  習題
第5章  特徵變換與分類
  5.1  特徵值歸一化與變換
    5.1.1  特徵值歸一化
    5.1.2  特徵值集的特徵向量分析
    5.1.3  獨立成分分析
    5.1.4  非負矩陣分解
    5.1.5  廣義Hough變換
    5.1.6  統計表示的推導
  5.2  距離度量
    5.2.1  向量距離度量
    5.2.2  與集合比較相關的距離度量
    5.2.3  概率分佈的相似性
    5.2.4  基於類先驗知識的距離度量
  5.3  特徵數據的壓縮表示
  5.4  基於特徵的比較
  5.5  可靠性
    5.5.1  可靠性準則
    5.5.2  分類質量

  5.6  分類方法
    5.6.1  兩類線性分類
    5.6.2  線性分類的推廣
    5.6.3  最近鄰分類
    5.6.4  無先驗知識的分類
    5.6.5  最大后驗（樸素貝葉斯）分類
    5.6.6  人工神經網路
  5.7  信念、似然和證據
  5.8  習題
第6章  信號的分解
  6.1  圖像的空間域分割
    6.1.1  基於樣本分類的分割
    6.1.2  基於區域的分割方法
    6.1.3  基於輪廓的分割方法
    6.1.4  基於「能量最小化」的分割
  6.2  視頻信號的分割
    6.2.1  關鍵幀和鏡頭切換檢測
    6.2.2  背景差分分割
    6.2.3  目標跟蹤與時空分割
    6.2.4  組合分割和運動估計
  6.3  三維表面和體數據重建
    6.3.1  三維點雲生成
    6.3.2  三維曲面重建
    6.3.3  三維體數據重建
    6.3.4  基於投影的三維形狀描述
  6.4  音頻信號分解
    6.4.1  音頻時域分割
    6.4.2  音頻源分離
  6.5  習題
第7章  信號合成、渲染與呈現
  7.1  多媒體信號的合成與混合
  7.2  馬賽克和縫合
  7.3  圖像內容合成
  7.4  扭曲與變形
  7.5  虛擬視圖合成
  7.6  幀率變換
  7.7  圖像和視頻信號的視圖自適應體繪製
  7.8  音頻信號的合成與渲染
    7.8.1  聲音效果
    7.8.2  空間（房間）特徵
附錄A  基本原理和定義
附錄B  符號和變數
附錄C  縮略語表
原著參考文獻

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