本书主要以图像处理系统方面的一些科技成果为基础，论述了图像处理系统的系统结构及其设计方法、图像处理系统创新性的理论和方法，并介绍了一些具有影响力的图像处理系统应用实例。本书中的实例主要取材于笔者主持或参与的一些科研项目。这些研究历经40余年，时间跨度较大，既包括多彩的传统技术，又有当前热门的新技术。通过本书，读者既可以了解1∶1采样定理的发展过程，又可以从一个侧面看到人脸识别在中国的杰出应用，还可以了解基于邻域存储体的二维流计算的发展历程，看到人工智能软件和硬件结合的前景。 本书可作为高校图像处理相关专业的教学用书，也可作为图像处理技术领域科技人员的参考用书。

本书介绍如何用流行的Python 图像处理库、机器学习库和深度学习库解决图像处理问题。先介绍经典的图像处理技术，然后探索图像处理算法的演变历程，始终紧扣图像处理以及计算机视觉与深度学习方面的最新进展。全书共12 章，涵盖图像处理入门基础知识、应用导数方法实现图像增强、形态学图像处理、图像特征提取与描述符、图像分割，以及图像处理中的经典机器学习方法等内容。本书适合Python 工程师和相关研究人员阅读，也适合对计算机视觉、图像处理、机器学习和深度学习感兴趣的软件工程师参考。

《国外数学名著系列(续1)(影印版)38:图像处理与分析(变分,PDE,小波及随机方法)》主要内容：Image Processing and Analysis: Variational, PDE, Wavelet, andStochastic Methods is systematic and well organized, The authorsfirst investigate the geometric, functional, and atomic structures ofimages and then rigorously develop and analyze several imageprocessors. The book is comprehensive and integrative, covering thefour most...(展开全部)

本书介绍如何用流行的Python 图像处理库、机器学习库和深度学习库解决图像处理问题。先介绍经典的图像处理技术，然后探索图像处理算法的演变历程，始终紧扣图像处理以及计算机视觉与深度学习方面的最新进展。全书共12 章，涵盖图像处理入门基础知识、应用导数方法实现图像增强、形态学图像处理、图像特征提取与描述符、图像分割，以及图像处理中的经典机器学习方法等内容。本书适合Python 工程师和相关研究人员阅读，也适合对计算机视觉、图像处理、机器学习和深度学习感兴趣的软件工程师参考。

《国外数学名著系列(续1)(影印版)38:图像处理与分析(变分,PDE,小波及随机方法)》主要内容：Image Processing and Analysis: Variational, PDE, Wavelet, andStochastic Methods is systematic and well organized, The authorsfirst investigate the geometric, functional, and atomic structures ofimages and then rigorously develop and analyze several imageprocessors. The book is comprehensive and integrative, covering thefour most...(展开全部)

本书以MATLAB R2020a版本的功能叙述为主，由浅入深地全面讲解MATLAB软件在图像处理方面应用的知识，是一本不可多得的MATLAB图像处理的学习参考书。 本书涉及面广，涵盖一般用户需要使用的各种功能，并详细介绍MATLAB在图像处理方面的使用。本书共分为12章，主要包括图形绘制、图像处理基础、图像运算、图像变换、图像增强、图像压缩、图像复原、图像分割、数学形态学的应用、MATLAB图像处理在实际中的应用等内容。本书强调了图像处理的理论和应用相结合的方法，并给出了大量数字图像处理技术的MATLAB实现程序。 本书按逻辑编排，自始至终采用实例描述，内容完整且每章相对独立，既适合作为理工科高等院校研究生、本科生的教学用书，也可作为从事图像处理工作的广大科研工程技术人员的参考用书。

本教材为第 2版，系统地介绍图像处理和分析的一些基本原理、典型方法和实用技术。内容包括图像采集、空域图像增强、频域图像增强、图像恢复、图像投影重建、图像编码基础、图像编码技术和标准、基本图像分割技术、典型图像分割算法、目标表达和描述、特征提取和测量误差、彩色图像处理和分析、视频图像处理和分析、数学形态学方法。

学习Photoshop，不仅要学习如何操作，更应该学习利用Photoshop来解决实际工作中各种任务和问题的思路，即为什么这么操作。本书以实际工作中读者常面临的各种任务和问题为切入点，系统地介绍利用Photoshop进行图像处理与制作的方法、技巧和经验。全书共12课，第1课讲解学习前读者应该了解的基础知识和核心学习方法，第2课讲解Photoshop的基础操作，第3课至第12课通过各种应用案例，分别讲解图层、选区、蒙版、调色、修图、合成、文字工具、图形工具组、时间轴、动作和批处理等方面的知识和应用技能。本书内容由浅入深，知识讲解与实操训练相结合，案例贴合实际应用，零基础的读者也能通过学习本书快速上手解决工作中的常见问题。此外，本书配有视频课程、PPT课件等教学资源，适合学校相关专业的师生使用。

本书共11个模块，包括10个基础模块（职场入门、基本工具的使用、选区调整与编辑、图层应用、图像调色、路径应用、蒙版应用、通道应用、滤镜应用、动画制作与动作应用）以及1个综合模块。前10个模块的编写包含案例描述展示、知识准备、案例实施、应用技巧、项目实践等5个环节。综合模块通过2个综合案例将基础模块内容融会贯通。 本书配套117个微课视频、电子课件、案例素材等资源，可作为高职高专相关专业的“Photoshop图像处理”课程的教材，也可作为平面设计爱好者的参考书。

本书内容由浅入深、循序渐进，涵盖了深度学习在图像处理中的应用技术。本书共8章，首先简要介绍图像处理技术，以及深度学习在图像领域中的应用；接着对深度学习在图像处理中的应用技术进行详细介绍，包括图像阴影检测、图像阴影去除、图像噪声处理、图像匀光和匀色等内容；然后对基于卷积神经网络的图像超分辨率重建方法进行讲解；最后以基于深度学习的红树林提取和屋顶提取与绿化评价为例，详细讲解深度学习在图像处理中的应用。