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引文
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自20世纪80年代以来，随着多媒体通信技术的飞速发展，人们获取和处理的图像数据信息已经从简单的文字图片向更为复杂的音视频多媒体信息转变。特别是近年来，数字媒体技术、IP网络技术、移动通信技术及文化创意产业迅速发展，并且越来越紧密地结合在一起，随之引发的是人们对实时的、高质量的多媒体数据传输、新的媒体制作方法（例如计算机动画制作）和新型人机交互等方面的需求，从而使视频等多媒体信息在Internet和移动网络中的处理和传输成为信息化中的热点。然而，图像数字化后的数据量巨大，从而给数字图像的存储、处理和传输带来了巨大的挑战。因此，如何实现静止图像和视频帧信号数字化后的数据压缩，在保证图像质量的前提下，用最少的码率实现各类数字图像的存储、处理和传输，成为视频/图像压缩编码需要解决的热点问题。可以预见在今后相当长的时间内，日益丰富、优质的视频图像内容与有限的带宽依然会是通信领域面临的主要矛盾之一。
本书主要有三方面的创新：①根据区域特征表征模型理论，建立了多区域图像纹理替换模型。②根据多区域图像纹理替换模型潜在的并行特性——区域轮廓结构特征提取与纹理样本选择阶段没有数据依赖关系，建立了多区域图像纹理替换的并行设计模型。③结合动态纹理学习与合成模型，建立了多区域视频纹理替换模型。