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高端图像与视频新技术丛书：数字视频编码算法优化理论、方法和芯片实现

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高端图像与视频新技术丛书：数字视频编码算法优化理论、方法和芯片实现

Name: 高端图像与视频新技术丛书：数字视频编码算法优化理论、方法和芯片实现
Brand: Jingdong book
SKU: 3118037411
Price: 46.77 USD
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数字视频是数字媒体应用中最重要的媒体形式，受高清、多视等应用需求驱动，视频编码算法优化仍是学术界研究的热点，设计高性能视频编码器对于促进AVS2和HEVC等视频压缩标准产业化进程有重要意义。
《高端图像与视频新技术丛书：数字视频编码算法优化理论、方法和芯片实现》首先分析视频编码算法理论研究、H.264/AVC视频编码芯片结构设计和应用的现状，并基于此分析视频编码算法优化、芯片结构设计面临的主要问题和挑战。《高端图像与视频新技术丛书：数字视频编码算法优化理论、方法和芯片实现》从视频编码算法优化理论、方法和芯片实现三个层面展开论述，包括多模块算法特点、多目标优化模型以及视频编码算法多模块联合优化设计方法。在多模块、多目标性能联合优化方法指导下，对关键算法可定制模块，包括码率控制、运动估计、模式选择、视频预处理等，依次展开分析，给出优化设计的算法方案和系统硬件架构，最后给出基于FPGA实现的完整编码器设计方案。

Author Description

殷海兵，现为中国计量学院信息工程学院副教授、IEEE会员、中国电子学会高级会员、中国计算机学会会员、浙江省计算机学会会员、浙江省信号处理学会会员、杭州市科技局评审专家，是浙江省151人才工程第三层次人员，曾获2009年度浙江省高校科研成果2等奖（第一）。

Catalogue

第1章绪论
1.1 数字媒体应用
1.2 数字媒体产业
1.3 数字视频编解码技术和标准
1.4 数字视频编码算法优化
1.4.1 提高性能的编码新算法
1.4.2 特定标准码流语法结构受限的算法优化
1.5 本书的结构
参考文献

第2章数字视频编码原理
2.1 视频编码方法概述
2.2 基于分块预测变换混合编码方案
2.3 预测编码
2.3.1 预测差分编码原理
2.3.2 预测方法
2.3.3 运动补偿预测
2.3.4 帧内预测
2.4 变换编码
2.4.1 图像正交变换
2.4.2 变换编码系统框架
2.5 量化
2.6 熵编码
2.7 基于分块运动预测混合编码方案
2.8 主流视频编码标准
参考文献

第3章率失真理论和视频编码率失真优化
3.1 率失真理论
3.2 DCT系数分布模型
3.2.1 几种典型DCT分布
3.2.2 几种分布模型的比较
3.2.3 分段截断DCT分布模型
3.3 典型率失真函数模型
3.4 率-量化模型分析和比较
3.5 失真-量化模型
3.5.1 典型D-Q模型
3.5.2 D-Q模型分析与比较
3.6 率失真优化在视频编码中的应用
参考文献

第4章数字视频编码器设计和优化
4.1 视频编码器优化的必要性
4.2 视频编码器典型实现平台
4.3 视频编码算法和架构优化
4.4 基于视觉感知编码
4.5 视频编码算法多目标性能优化
4.6 视频编码算法多模块关联优化
参考文献

第5章高清编码器硬件架构综述
5.1 编码器IP核和ASIC芯片
5.1.1 编码器架构
5.1.2 H.2 64编码架构产业化情况
5.1.3 学术界H.2 64/AVC编码架构
5.1.4 典型H.2 64/AVC编码器架构
5.2 系统架构设计挑战
5.2.1 架构设计挑战
5.2.2 多目标性能优化
5.3 应对挑战的典型解决方案
5.4 架构设计和模块分析
5.4.1 分级系统架构模型
5.4.2 SoC系统架构
5.4.3 存储架构
5.4.4 互连架构
参考文献

第6章多目标性能优化
6.1 FPGA/ASIC平台多目标性能参数
6.2 多目标性能参数度量
6.3 基于多边形面积度量的性能评价模型
6.4 基于功效系数法的性能评价模型
6.5 基于单位复杂度效率的性能评价模型
6.5.1 芯片流水实现资源消耗度量及模型
6.5.2 流水算法率-失真资源消耗代价模型
6.6 多目标性能约束下的算法优化方法
参考文献

第7章多模块联合优化及算法流水化映射
7.1 视频编码算法优化关键模块
7.2 多模块之间关联及算法优化
7.3 基于耦合关联度的多模块优化方法
7.4 流水化算法框架和算法流水化映射
7.4.1 多模块联合优化算法框架
7.4.2 算法流水化映射
7.5 流水化算法验证平台搭建
7.6 基于编码参数离散取值选择的多目标性能优化方法
参考文献

第8章运动估计算法和硬件架构
8.1 块匹配运动估计算法
8.1.1 整像素块匹配运动估计
8.1.2 运动向量预测和编码
8.1.3 新的运动预测技术
8.2 运动估计算法优化
8.2.1 快速搜索算法
8.2.2 匹配准则
8.3 运动估计面临主要挑战及多目标约束
8.3.1 挑战
8.3.2 多目标性能优化
8.4 支持多种分割模式的分像素运动估计算法
8.5 整像素、分像素运动估计结构综述
8.5.1 整像素运动估计架构
8.5.2 IME中的分层数据复用分析
8.5.3 分像素运动估计架构
8.5.4 FME架构中并行数据复用分析
8.6 高清视频运动估计算法设计考虑
8.6.1 多分辨率运动估计算法
8.6.2 数据组织和管理
8.7 适合高清大窗口的整像素分层运动估计算法
8.7.1 多分辨率运动估计中的像素组织
8.7.2 分层运动估计算法
8.7.3 智能多中心运动向量选择
8.8 整像素、分像素运动估计协同设计
8.9 算法实验结果
8.9.1 局部小窗口大小和性能损失
8.9.2 运动估计算法性能
参考文献

第9章模式选择算法与硬件架构
9.1 模式选择面临的主要挑战
9.2 模式选择优化关键技术
9.3 模式选择算法和硬件结构综述
9.3.1 算法
9.3.2 结构
9.4 率失真优化模式选择算法
9.4.1 率失真优化关闭模式预选
9.4.2 部分模式率失真优化模式选择
9.4.3 算法性能
9.5 基于视觉感知的模式选择
9.5.1 psy-rdo算法
9.5.2 psy-trellis量化算法
9.6 适合硬件实现的率失真优化量化
9.6.1 SDQ算法概述
9.6.2 SDQ网格搜索
9.6.3 硬件实现挑战
9.6.4 硬件友好的率失真优化量化预选
9.6.5 动态网格图结构
9.6.6 数据依赖免疫的预判决算法
9.6.7 完整算法
9.6.8 实验结果
参考文献

第10章码率控制算法与硬件架构
10.1 码率控制概述
10.2 码率控制多模块约束
10.3 码率控制多目标性能约束
10.4 码率控制优化关键技术
10.5 基于视频特性的码率控制整体算法
10.5.1 感知模糊复杂度
10.5.2 ratefactor参数调整
10.5.3 算法优化作用机理分析
10.6 基于视觉感知的宏块级MBTree算法
10.6.1 Lookahead滑动窗分析
10.6.2 参考传递代价度量
10.6.3 传递代价对量化参数偏移影响分析
10.7 空域自适应的VAQ量化控制算法
10.8 实验结果
10.9 分析讨论和展望
10.9.1 多模块联合优化
10.9.2 拉格朗日系数选择
参考文献

第11章 AVS高清视频编码器硬件架构设计
11.1 概述
11.2 视频编码芯片实现方案
11.2.1 整体结构和模块分割
11.2.2 AVS视频编码模块结构
11.3 宏块流水线结构
11.3.1 已有流水线结构分析
11.3.2 率失真优化模式选择对宏块流水线的影响
11.3.3 支持率失真优化模式选择的四级流水线结构
11.4 大窗口整像素运动估计硬件结构
11.4.1 整像素运动估计算法和结构分析
11.4.2 高清编码器运动估计算法设计考虑
11.4.3 硬件资源高度复用的整像素运动结构
11.4.4 资源消耗和性能分析
11.5 率失真优化模式选择硬件结构
11.5.1 高清编码器模式选择硬件架构
11.5.2 高清编码器模式选择系统结构
11.5.3 内部块级流水线结构分析
11.5.4 资源消耗和性能分析
11.6 整体结构和VLSI实现
11.6.1 行为级功能验证策略
11.6.2 资源消耗和性能分析
11.7 结果及讨论
参考文献

第12章算法确定模块硬件架构综述
12.1 熵编码架构
12.1.1 算法分析
12.1.2 架构
12.2 去块效应滤波架构
12.2.1 算法分析
12.2.2 架构
12.3 MVP算法和结构
参考文献

第13章展望
13.1 复杂度度量与性能评估模型
13.2 算法和架构的优化
13.3 HEVC编码器算法和架构设计
13.3.1 HEVC标准新的编码工具
13.3.2 HEVC编码复杂度与难点分析
13.3.3 HEVC编码器架构设计思路

参考文献

명세서

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