本书采用通俗易懂的语言对数字图像处理的相关概念进行阐述，同时穿插较为典型的Python小程序，使读者能够快速掌握数字图像处理的相关概念和技术。 全书共7章，大致可以分为四个版块。第1、2章为第一版块，介绍数字图像处理的基础知识及彩色图像处理，使读者了解数字图像处理最基本的概念，并能够掌握数字图像处理的基本流程。第3、4章为第二版块，介绍图像空间滤波与图像频域滤波，使读者了解数字图像处理的一般原理。第5章为第三版块，介绍图像特征提取，使读者了解数字图像处理的基础应用。第6、7章为第四版块，介绍图像压缩与图像小波变换，使读者了解数字图像处理的深入应用。附录部分展示了如何进行环境配置以及Python的一些基本语法。 本书可作为高等院校计算机科学、人工智能、信号与信息处理、通信工程等专业的教材，也可供相关技术人员学习参考。

本书采用通俗易懂的语言对数字图像处理的相关概念进行阐述，同时穿插较为典型的Python小程序，使读者能够快速掌握数字图像处理的相关概念和技术。 全书共7章，大致可以分为四个版块。第1、2章为第一版块，介绍数字图像处理的基础知识及彩色图像处理，使读者了解数字图像处理最基本的概念，并能够掌握数字图像处理的基本流程。第3、4章为第二版块，介绍图像空间滤波与图像频域滤波，使读者了解数字图像处理的一般原理。第5章为第三版块，介绍图像特征提取，使读者了解数字图像处理的基础应用。第6、7章为第四版块，介绍图像压缩与图像小波变换，使读者了解数字图像处理的深入应用。附录部分展示了如何进行环境配置以及Python的一些基本语法。 本书可作为高等院校计算机科学、人工智能、信号与信息处理、通信工程等专业的教材，也可供相关技术人员学习参考。

本书共12章，即绪论、数字图像基础、灰度变换与空间滤波、频率域滤波、图像复原与重建、彩色图像处理、小波和多分辨率处理等。

本书是数字图像处理领域的一本新著，是1977年问世的《数字图像处理（第一版）》的重要修订与扩充。较上一版，啬了关于小波变换、图像形态学和彩色图像处理的章节，并新增了500多幅图像、200多幅图表。该书是近20年来此领域最权威的教材之一。全书共分12章，首先介绍了数字图像基础、空间域和频域的图像增强；然后讨论了图像复原、彩色图像处理、小波变换及多分辨率处理和图像压缩；最后讲述了形态学图像处理、图像分割、表示与描述和对象识别等。本书侧重于对数字图像处理基本概念和方法的介绍，并为本领域的进一步学习和研究奠定了坚实的基础。全书概念清楚、深入浅出、图文并茂，并且反映了近10年来数字图像处理领域的最新发展情况。 本书主要适用于信号与信息处理、计算机科学与技术、自动化、电子科学与技术、通信工程、地球物理、生物工程、物理、化学、医学、遥感等领域的大学教师、科技工作者...(展开全部)

《数字图像处理——原理与实现》主要介绍数字图像处理的基础知识和基本理论，以MATLAB为实验平台，主要内容包括图像与视觉系统、像素空间关系、空域变换增强、空域滤波增强、图像变换和频域图像增强，以及数字图像处理技术实现的方法和技巧，为原理渗透和工程实践奠定坚实的基础。

《数字图像处理——原理与实现》主要介绍数字图像处理的基础知识和基本理论，以MATLAB为实验平台，主要内容包括图像与视觉系统、像素空间关系、空域变换增强、空域滤波增强、图像变换和频域图像增强，以及数字图像处理技术实现的方法和技巧，为原理渗透和工程实践奠定坚实的基础。

本书以数字图像处理基础理论与真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍数字图像处理的常见任务及实现技术。本书共9章，内容包含数字图像处理概述、图像的基本变换、图像增强与复原、形态学处理、图像特征提取、图像分割等技术，以及车牌检测、QR码的检测、钢轨表面缺陷检测等案例。本书以Python为算法实现工具，大部分章包含操作实践代码和课后习题，帮助读者在数字图像处理基础任务和案例中应用算法，巩固所学内容。 本书可以作为高校信息技术或人工智能相关专业的教材，也可以作为数字图像处理应用的开发人员和从事数字图像处理技术研究的科研人员的参考用书。对于有一定基础和经验的读者，也能帮助他们查漏补缺，深入理解并掌握相关原理和方法，提高解决实际问题的能力。

本书全面介绍数字图像处理的基本理论、基本算法，以及基于 Python 语言的实现，不仅关注理论与实践的结合，还关注基本理论和基本算法的研究发展及延伸。 本书共 8 章。第 1 章简要介绍数字图像的基本概念、基本的图像处理系统，以及数字图像处理技术的应用与发展等。第 2 章针对 Python 语言在图像处理算法开发中的应用，概述 Python 开发环境配置、Python基本语法等。在前两章的基础上，第 3～8 章逐一介绍图像的像素运算与几何变换、图像的空间域处理、图像的频率域处理、图像复原、图像分割及形态学图像处理等理论内容和主要算法的 Python 代码实现。此外，在代码实现部分，本书还附加了相关 Python 图像处理函数的详细使用说明。同时，考虑初学者的接受程度，部分章节安排了综合应用案例或经典算法改进的相关内容，旨在帮助读者丰富认知、拓宽视野。 本书内容系统，重点突出，工程实现介绍详尽，可以作为高等学校工科电子信息相关专业的本科生和研究生的数字图像处理课程教材，也可以作为从事数字图像处理相关工作的开发人员的参考书。

本书全面介绍数字图像处理的基本理论、基本算法，以及基于 Python 语言的实现，不仅关注理论与实践的结合，还关注基本理论和基本算法的研究发展及延伸。 本书共 8 章。第 1 章简要介绍数字图像的基本概念、基本的图像处理系统，以及数字图像处理技术的应用与发展等。第 2 章针对 Python 语言在图像处理算法开发中的应用，概述 Python 开发环境配置、Python基本语法等。在前两章的基础上，第 3～8 章逐一介绍图像的像素运算与几何变换、图像的空间域处理、图像的频率域处理、图像复原、图像分割及形态学图像处理等理论内容和主要算法的 Python 代码实现。此外，在代码实现部分，本书还附加了相关 Python 图像处理函数的详细使用说明。同时，考虑初学者的接受程度，部分章节安排了综合应用案例或经典算法改进的相关内容，旨在帮助读者丰富认知、拓宽视野。 本书内容系统，重点突出，工程实现介绍详尽，可以作为高等学校工科电子信息相关专业的本科生和研究生的数字图像处理课程教材，也可以作为从事数字图像处理相关工作的开发人员的参考书。

《数字图像处理：原理与实践（MATLAB版）》全面系统地介绍了数字图像处理技术的理论与方法，内容涉及几何变换、灰度变换、图像增强、图像分割、图像去噪、小波变换、形态学处理、多尺度融合、偏微分方程应用、正交变换与图像压缩、边缘及轮廓检测、图像复原、图像去雾、多尺度空间构建与特征匹配等15大核心话题。工欲善其事，必先利其器。《数字图像处理：原理与实践（MATLAB版）》所有算法均配有完整的MATLAB实现代码，并以此为基础详细介绍了MATLAB中与图像处理有关的近200个函数的使用方法，便于读者学习与实践。此外，《数字图像处理：原理与实践（MATLAB版）》还提供了丰富的在线支持资源，方便为读者答疑解惑及提供辅助资料下载。 《数字图像处理：原理与实践（MATLAB版）》源于实践，贴近应用，又兼顾各层次读者需求，既可作为大专院校相关专业在校师生或工程技术人...(展开全部)