基本信息
數字視頻處理原理及DSP實現出版社:電子工業出版社; 第1版 (2011年12月1日)
叢書名: ADI處理器實用叢書
平裝:278頁
正文語種:簡體中文
開本:16
ISBN:9787121154171
條形碼:9787121154171
商品尺寸: 25.8 x 18.4 x 1.4 cm
商品重量: 422 g
內容簡介
《數字視頻處理原理及DSP實現》在介紹數字視頻信號處理基本概念和常用算法的基礎上，從實用性的角度出發，藉助ADI公司的Blackfin系列DSP處理器平台，討論了嵌入式視頻處理的相關問題。主要內容包括：緒論、數字視頻基礎、數位訊號處理與嵌入式開發、基於Blackfin處理器的最小視頻系統、視頻套用設計原則及基礎套用簡介、圖像與視頻處理軟體開發包、視頻運動分析及套用、視頻編解碼理論及實現、視頻時空濾波及實現。後面幾部分中包含了運動跟蹤、H.264編解碼和視頻去交錯套用等具體套用。
編輯推薦
《數字視頻處理原理及DSP實現》特色：內容系統，涵蓋視頻開發方方面面。敘述由淺入深，強調實用性突出軟體設計原則及工具包使用。
目錄
第1章 緒論
1.1 數字視頻處理概述
1.2 數字視頻的發展歷史
1.3 數字視頻處理的套用
1.4 數字視頻處理的研究內容
1.5 數字視頻處理系統概述
1.5.1 視頻信號採集[15，22]
1.5.2 數字視頻編解碼[20，21]
1.5.3 數字視頻存儲
1.5.4 數字視頻顯示[15]
1.5.5 數字視頻處理
1.6 嵌入式數字視頻處理系統[34，35，36]
1.7 研究現狀與發展前景
第2章 數字視頻基礎
2.1 人類視覺機理
2.1.1 人眼視覺特性[14， 17]
2.1.2 人類視覺系統模型
2.2 顏色感知與表示模型[51]
2.2.1 顏色感知機理
2.2.2 顏色模型
2.3 視頻獲取與顯示
2.3.1 彩色視頻成像原理[13]
2.3.2 視頻攝像機
2.3.3 視頻顯示
2.3.4 複合視頻與分量視頻[51]
2.3.5 伽馬校正
2.4 模擬視頻技術[13]
2.4.1 模擬視頻信號
2.4.2 視頻光柵掃描
2.4.3 模擬電視系統
2.5 數字視頻技術[15，16，21]
2.5.1 模擬視頻信號數位化表示
2.5.2 數字視頻的特點及套用
2.5.3 ITU-T BT.601數字視頻標準
2.6 視頻模型[13，14]
2.6.1 照明模型
2.6.2 攝像機模型
2.6.3 物體模型
第3章 數位訊號處理與嵌入式開發
3.1 數位訊號處理基礎及DSP系統套用[4～9，28，37]
3.2 Blackfin處理器簡介[28，37～39]
3.3 Blackfin處理器架構
3.3.1 Blackfin處理器架構概述
3.3.2 Blackfin處理器核心基礎知識
3.3.3 數據運算指令簡介
3.3.4 地址運算指令簡介
3.3.5 Blackfin記憶體結構
3.3.6 事件處理
3.3.7 DMA控制器
3.3.8 系統接口
3.4 ADSP開發過程
3.5 集成開發套件VisualDSP++簡介[31，32]
3.5.1 開發工具及其特點
3.5.2 利用IDDE進行DSP程式開發
3.5.3 調試工具
第4章 基於Blackfin處理器的最小視頻系統
4.1 數字視頻處理系統構成
4.2 Blackfin處理器與評估板簡介[38，39]
4.2.1 ADSP-BF533：高性能的通用Blackfin處理器
4.2.2 ADSP-BF561：用於消費者多媒體的Blackfin對稱多核處理器
4.2.3 EZ-KIT Lite for ADSP-BF533
4.2.4 EZ-KIT Lite for ADSP-BF561
4.3 Blackfin處理器與視頻外設之間的連線
4.3.1 Blackfin處理器上的視頻接口——PPI
4.3.2 將Blackfin處理器連線至視頻源[50]
4.3.3 連線至顯示設備[49]
4.3.4 連線視頻源和顯示設備的原則和技巧
4.4 數字視頻信號標準簡介[19~~21]
4.5 基於ADSP-BF561的視頻採集
4.5.1 Blackfin系統服務[39]
4.5.2 Blackfin設備驅動模型
4.5.3 視頻採集硬體組成
4.5.4 視頻輸入數據流
4.5.5 視頻輸入實現過程
4.6 基於Blackfin處理器的視頻輸出
4.6.1 視頻輸出數據流
4.6.2 視頻顯示實現過程
4.6.3 基於Blackfin處理器的視頻傳輸
4.7 基於ADSP-BF533的視頻採集與顯示
4.7.1 硬體平台初始化部分
4.7.2 初始化中斷服務
4.7.3 初始化DMA
4.7.4 初始化PPI
4.8 視頻採集回放及編碼系統的實現
4.9 視頻Sobel邊緣提取系統
第5章 視頻套用設計原則及基礎套用簡介
5.1 視頻套用開發模板
5.1.1 視頻開發模板綜述
5.1.2 視頻開發模板類型
5.1.3 針對Blackfin 處理器的最佳化
5.1.4 使用視頻開發模板
5.1.5 視頻開發模板套用舉例
5.1.6 視頻開發模板組合使用
5.2 Blackfin處理器視頻處理框架
5.2.1 記憶體使用原則
5.2.2 PPI採集和顯示的DMA模式
5.3 視頻基礎套用舉例
5.3.1 解交錯
5.3.2 解交錯掃描速率轉換
5.3.3 像素處理
5.3.4 色度再採樣和顏色轉換
5.3.5 縮放和裁切
5.3.6 顯示處理
第6章 圖像與視頻處理軟體開發包
6.1 Blackfin軟體開發包介紹
6.1.1 SDK的安裝與使用
6.1.2 SDK中的套用簡介
6.1.3 受限的軟體
6.2 圖形和視頻處理軟體開發包介紹
6.2.1 圖像處理開發包
6.2.2 視頻處理開發包
6.3 Hough變換及其實現
6.3.1 Hough 變換基本原理[10，12]
6.3.2 圖像處理開發包中的Hough變換函式
6.3.3 基於圖像處理開發包的實現
6.4 腐蝕與膨脹運算的實現
6.4.1 形態學基本知識[10，12]
6.4.2 腐蝕與膨脹的開發包實現
6.5 人臉檢測
6.5.1 基於AdaBoost學習的人臉檢測[55]
6.5.2 基於圖像處理開發包的人臉檢測實現
6.5.3 人臉跟蹤算法的設計
6.6 圖像處理軟體包的記憶體使用
6.6.1 記憶體移動流程
6.6.2 一維記憶體移動API
6.6.3 二維記憶體移動API
6.6.4 使用桌球緩衝區進行記憶體移動
第7章 視頻運動分析及套用
7.1 運動估算
7.1.1 基於幀差的運動分析
7.1.2 基於塊的二維運動分析
7.1.3 基於光流場的二維運動分析
7.1.4 基於像素遞歸的二維運動分析
7.2 運動分割
7.2.1 基於背景差分的方法
7.2.2 背景圖像更新
7.2.3 幀間差分方法
7.2.4 目標檢測
7.2.5 基於光流的方法
7.3 運動目標跟蹤
7.3.1 基於特徵的跟蹤方法
7.3.2 基於變形模型的跟蹤方法
7.3.3 基於區域的跟蹤方法
7.3.4 卡爾曼（Kalman）濾波器
7.3.5 粒子濾波器
7.4 光流計算的實現
7.4.1 Lucas-kanade算法
7.4.2 塊匹配算法
7.4.3 金字塔型光流
7.5 前景目標檢測的實現
7.5.1 初始化對象檢測庫
7.5.2 基於視頻開發包的前景對象檢測的實現
7.5.3 前景對象檢測中的基礎算法
7.6 Kalman濾波器的實現
7.6.1 開發包中的Kalman濾波器API
7.6.2 基於API的Kalman濾波器實現過程
7.7 視頻交通流檢測系統設計
7.7.1 硬體平台
7.7.2 軟體設計和實現
第8章 視頻編解碼理論及實現
8.1 視頻編碼基本理論與技術
8.1.1 信源編碼的資訊理論基礎[1～3]
8.1.2 無損壓縮
8.1.3 變換編碼
8.1.4 預測編碼
8.2 視頻編碼國際標準
8.2.1 H.261視頻編碼標準
8.2.2 H.263視頻編碼標準
8.2.3 H.264視頻編碼標準
8.2.4 其他視頻編碼標準
8.3 基於Blackfin的H.264視頻編解碼系統設計
8.4 ADI提供的H.264視頻編碼實現
8.4.1 H.264基線編碼器概述
8.4.2 H.264基線編碼器庫的使用
8.4.3 H.264基線編碼器API介紹
第9章 視頻時空濾波及實現
9.1 視頻時空濾波技術
9.1.1 運動軌跡模型
9.1.2 運動補償濾波
9.1.3 運動自適應濾波
9.1.4 運動補償上行變換
9.2 基於運動檢測的自適應去交錯
9.3 視頻濾波中的二維卷積運算
參考文獻
