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| 內容簡介： |
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本书系统地介绍了数字图像处理的基本理论和基本技术，共12章，包括图像处理基础知识、图像增强、图像编码与压缩、图像复原与重建、图像分割、数学形态学在图像处理中的应用、图像分析、图像识别、基于模型驱动法的图像处理综合应用和基于深度学习的图像处理综合应用等内容。本书深入浅出、理论与实践并举，各章给出应用实例，尤其后两章分别给出了基于MATLAB的模型驱动法和基于Python的深度学习的图像处理综合应用实例。 本书可作为高等院校计算机类、电子信息类、信息与通信工程类和融媒体类相关专业及人工智能技术专业本科生、研究生的教材，也可供从事数字图像处理、机器视觉与人工智能领域研究工作的技术人员参考。
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| 關於作者： |
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蔺素珍，中北大学大数据学院教授，一直从事数字图像处理技术、计算机图形学、模式识别与图像处理等方面的教学与科研工作，作为主要技术骨干主持或参加多项省部级以上项目。
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| 目錄：
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第1章 概述1.1什么是数字图像处理1.1.1数字图像处理的基本概念1.1.2数字图像处理技术的产生与发展1.2数字图像处理的主要任务与方法1.2.1数字图像处理的主要任务1.2.2数字图像处理的主要方法1.2.3数字图像处理技术的特点1.3数字图像处理的应用1.3.1数字图像处理的应用领域1.3.2数字图像处理的新发展本章小结思考与练习题拓展训练第2章 数字图像处理的物理及技术基础2.1数字图像获取2.1.1成像过程2.1.2模拟图像描述2.1.3常用的图像格式2.1.4模拟图像数字化2.2数字图像显示及像质描述2.2.1数字图像显示2.2.2像质描述基本方法2.3色度学基础与颜色模型2.3.1分辨率2.3.2色度学基础2.3.3颜色模型2.3.4彩色显示2.4数字图像处理基础2.4.1灰度直方图及其应用2.4.2图像处理系统及编程语言本章小结思考与练习题拓展训练第3章数字图像处理的数学基础3.1数字图像的基本运算3.1.1点运算3.1.2代数运算3.1.3几何运算3.2数字图像的正交变换3.2.1傅里叶变换3.2.2离散余弦变换3.2.3KL变换3.2.4小波变换与多尺度分析本章小结思考与练习题拓展训练第4章图像增强4.1空域增强4.1.1基于点操作的图像增强4.1.2基于区域操作的图像增强4.2频域增强4.2.1低通滤波4.2.2高通滤波4.2.3同态滤波4.3彩色增强4.3.1伪彩色增强4.3.2假彩色增强4.3.3真彩色增强*4.4图像增强应用：侯马盟书图像增强本章小结思考与练习题拓展训练第5章图像编码与压缩5.1概述5.1.1图像冗余5.1.2图像压缩5.2图像编码的保真度准则5.2.1客观保真度准则5.2.2主观保真度准则5.3无损压缩编码5.3.1无损预测编码5.3.2哈夫曼编码5.3.3算术编码5.4有损压缩编码5.4.1有损预测编码5.4.2变换编码5.5视频图像编码标准5.5.1 JPEG标准5.5.2 MPEG标准5.5.3 H.261标准5.5.4 H.264标准*5.6图像压缩编码应用：分块DCT编码水印嵌入本章小结思考与练习题拓展训练第6章图像复原与重建6.1概述6.1.1图像复原与图像重建6.1.2像质退化的原因6.1.3连续图像退化的数学模型6.1.4离散图像退化的数学模型6.2典型的无约束复原图像方法——逆滤波复原6.3约束复原方法6.3.1约束复原的基本原理6.3.2维纳滤波复原6.3.3约束小二乘滤波复原6.4非线性复原6.4.1后验复原6.4.2熵复原6.4.3投影复原6.4.4同态滤波复原6.5几何失真校正6.5.1典型的几何失真6.5.2空间几何坐标变换6.5.3校正空间像素点灰度值的确定*6.6图像复原应用：壁画文物虚拟修复6.6.1修复过程6.6.2主要算法6.6.3修复结果本章小结思考与练习题拓展训练第7章图像分割7.1概述7.2图像分割的定义与方法7.2.1图像分割定义7.2.2图像分割方法分类7.3图像的阈值分割法7.3.1直方图分割与图像二值化7.3.2图像阈值分割的常用方法7.4图像的区域生长法7.4.1传统区域生长法7.4.2无种子区域生长法7.5基于边缘的图像分割方法7.5.1边缘检测算法7.5.2轮廓检测算法——霍夫变换7.6图像分割应用7.6.1图像中数字的分割7.6.2基于区域生长法的医学影像分割本章小结思考与练习题拓展训练第8章数学形态学在图像处理中的应用8.1概述8.2基本概念和运算8.2.1集合和元素8.2.2交集、并集和补集8.2.3腐蚀与膨胀8.2.4开运算和闭运算8.2.5击中/击不中变换（HMT）8.3形态学基本运算在图像处理中的应用8.3.1计算像素连接数8.3.2骨架抽取*8.4形态学处理图像应用实例：侯马盟书碑文图像骨架提取本章小结思考与练习题拓展训练第9章图像分析9.1图像表示9.1.1边界追踪9.1.2链码9.2图像描绘9.2.1边界描绘9.2.2区域描绘9.2.3关系描绘9.2.4相似性描绘*9.3图像纹理分析9.3.1基于邻域特征统计的方法9.3.2基于傅里叶频谱提取特征9.3.3基于灰度共生矩阵的方法*9.4图像分析应用：医学图像配准9.4.1图像配准的基本步骤9.4.2医学图像配准本章小结思考与练习题拓展训练第10章图像识别10.1图像识别基础10.1.1模式识别过程10.1.2模式识别方法10.1.3图像识别过程10.1.4图像识别应用10.2传统神经网络的图像识别10.2.1感知机神经网络10.2.2 BP神经网络10.3卷积神经网络的图像识别10.3.1卷积神经网络基本结构10.3.2卷积神经网络训练10.3.3典型卷积神经网络模型*10.4图像识别应用：手写数字识别10.4.1感知机实现手写数字识别10.4.2BP神经网络实现手写数字识别本章小结思考与练习题拓展训练*第11章基于模型驱动法的图像处理综合应用11.1图像融合11.1.1图像融合概述11.1.2像素级图像融合过程11.1.3图像融合实例——双色中波红外图像融合11.2基于有效位方法的图像加密11.2.1算法步骤11.2.2算法实现11.2.3仿真结果分析11.3图像目标提取11.3.1运动目标特征提取步骤11.3.2运动目标特征提取实现11.4基于图像的三维绘制11.4.1单幅图像图形化11.4.2多幅图像图形化11.5视频图像分析与目标动画制作11.5.1视频图像内容关联性分析11.5.2视频图像运动目标动画制作11.6图像处理软件开发11.6.1准备工作11.6.2图形用户界面设计11.6.3系统代码编辑11.6.4壁画文物虚拟修复展示系统本章小结思考与练习题拓展训练*第12章基于深度学习的图像处理综合应用12.1 CNN的Deep Network Designer实现12.1.1加载使用预训练的网络12.1.2定制搭建网络结构12.2基于Python的速采磁共振图像重建12.2.1 U-Net网络架构12.2.2图像重建的Python实现本章小结思考与练习题拓展训练附录A 常用术语中英文对照附录B Python语言常用图像处理函数参考文献
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