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| 編輯推薦： |
本书为山西省一流本科课程建设项目配套教材，采用技术理论与日常应用为共情体验的一站式递进学习，以贴合日常应用的工程实践案例为导向的一站式递进学习体验 。
以“激发学习兴趣、强化学习效果、突出实际应用及工程实践”为导向。
所有算法和项目案例均配有完整的MATLAB实现源代码，并提供了丰富的相关在线素材和资源，方便读者学习与项目实践。
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| 內容簡介： |
本书以“激发学习兴趣、强化学习效果、突出实际应用及工程实践”为导向，将数字图像处理的基本运算、几何变换、空间域增强、频域增强、色彩增强、图像分割、数学形态学等核心技术从理论模型、物理意义、算法实现、应用实践等方面，以切合相关知识点的身边事、关心事、社会热点、中华优秀传统文化的工程应用实例，如Photoshop图层混合、证件照生成器、图片美化、滤镜特效库、人像美颜、近景人物虚化、2D发型试戴、文档扫描仪、虚拟直播间等作为切入点，从“以实践应用为目的的理论学习”视角，帮助读者学习和理解数字图像处理相关算法的物理意义以及在真实场景或工程实践中的具体应用。
本书所有算法和项目案例均配有完整的MATLAB实现源代码，并提供了丰富的相关在线素材和资源，方便读者学习与项目实践。
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| 目錄：
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第1章绪论/1
1.1数字图像处理技术的应用领域1
1.2数字图像处理技术的前景展望3
1.3数字图像处理基础3
1.3.1什么是数字图像3
1.3.2数字图像的类型3
1.3.3数字图像类型之间的转换5
1.3.4色彩空间及其相互转换8
1.4MATLAB概述14
1.4.1MATLAB的发行14
1.4.2MATLAB的特点14
1.4.3MATLAB编程基础15
本章小结30
习题130
第2章图像的基本运算/31
2.1图像的代数运算31
2.1.1加法运算31
2.1.2减法运算48
2.1.3乘法运算57
2.1.4除法运算66
2.2图像的逻辑运算69
2.2.1逻辑非运算69
2.2.2逻辑与运算71
2.2.3逻辑或运算72
2.2.4逻辑异或运算75
2.3综合应用案例——反转修图76
本章小结86
习题286
第3章图像的几何变换/88
3.1图像几何变换的理论基础88
3.1.1坐标系统88
3.1.2图像几何变换概述89
3.1.3图像插值算法91
3.2仿射变换94
3.2.1齐次坐标94
3.2.2图像几何变换的数学描述94
3.2.3基本仿射变换95
3.2.4复合仿射变换117
3.3透视变换119
3.3.1透视变换的定义119
3.3.2透视变换的数学描述及实现方法120
3.4综合应用案例——2D发型试戴123
本章小结132
习题3133
第4章图像空间域增强/136
4.1点运算137
4.1.1灰度直方图138
4.1.2基于点运算的图像增强技术140
4.2邻域运算163
4.2.1邻域163
4.2.2邻域运算164
4.2.3边界处理165
4.2.4邻域运算的实现方法167
4.3图像平滑168
4.3.1线性滤波168
4.3.2非线性滤波177
4.4图像锐化185
4.4.1微分算法185
4.4.2钝化掩蔽197
4.5综合应用案例——文档扫描仪201
本章小结213
习题4213
第5章图像频域增强/217
5.1离散傅里叶变换基础217
5.2频域增强原理221
5.3低通滤波222
5.3.1理想低通滤波器222
5.3.2巴特沃斯低通滤波器225
5.3.3高斯低通滤波器227
5.4高通滤波器232
5.4.1理想高通滤波器232
5.4.2巴特沃斯高通滤波器234
5.4.3高斯高通滤波器236
5.5同态滤波器244
5.6综合应用案例——近景人物虚化249
本章小结258
习题5258
第6章色彩增强技术/260
6.1真彩色增强260
6.1.1色调增强261
6.1.2饱和度增强262
6.2假彩色增强267
6.3伪彩色增强272
6.3.1密度分割法272
6.3.2灰度级彩色变换法274
6.4综合应用案例——废片变“成片”283
本章小结300
习题6300
第7章数学形态学/302
7.1数学形态学的基本运算302
7.1.1结构元素302
7.1.2腐蚀运算304
7.1.3膨胀运算310
7.1.4开运算与闭运算313
7.2数学形态学的应用320
7.2.1细化与骨骼化320
7.2.2边界提取324
7.2.3区域填充329
7.2.4顶帽与底帽332
7.2.5形态学重构335
7.3综合应用案例——二维码扫描定位338
本章小结344
习题7344
第8章图像分割/346
8.1概述346
8.2阈值分割法348
8.2.1阈值类型348
8.2.2基于灰度特征的阈值选取方法349
8.2.3基于色彩特征的阈值选取方法359
8.3边缘检测法362
8.3.1前情回顾362
8.3.2基于灰度特征的边缘检测方法362
8.3.3基于色彩特征的边缘检测方法382
8.4区域分割法384
8.4.1基于灰度特征的区域分割方法384
8.4.2基于色彩特征的区域分割方法403
8.5综合应用案例——绿幕虚拟直播间409
本章小结417
习题8418
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| 內容試閱：
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本书是太原工业学院图形图像与虚拟现实教学团队继孔令德教授编写的计算机图形学系列教材之后，经过多年努力，精心打造的又一成果。本书继承了计算机图形学系列教材“强化工程实践”“项目化”“开放源码”的特点，通过86个工程实践案例，帮助读者建立数字图像处理相关算法与其物理意义、应用实践的联系，从而真正理解相关算法、理论在真实场景或工程实践中的具体应用。
本书同时也是山西省一流课程“数字图像处理”、山西省高等学校教学改革项目“基于OAMAS有效教学模型的‘数字图像处理’课程优化建设”的成果。基于南开大学OAMAS有效教学模型在数字图像处理教学改革中的实践经验，全书以“激发学习兴趣、强化学习效果、突出实际应用及工程实践”为导向，从“以实践应用为目的的理论学习”视角进行内容编排和精品案例遴选，将精选的数字图像处理应用实例与日常生活中的实际使用感受相结合，与工程应用实践相结合，在激发读者的学习内驱力、学习热情的同时达到理论知识学习和实践应用能力提升的有效融合。
本书涵盖了数字图像处理的基础理论和经典算法，书中对每个数字图像处理的知识点都提供了丰富、生动的案例素材和相应的MATLAB实现源代码。此后将会根据数字图像处理技术的发展动态以及各位专家和读者的宝贵意见进行修订和补充，使之不断完善。
本书案例的灵感和设计来源于Photoshop、美图秀秀、扫描全能王、轻颜相机、醒图等优秀的软件，在此一并予以致谢。
随着无人机、无人驾驶、机器人、人工智能等新一代信息技术的应用和发展，人类社会进入数字化、网络化和智能化时代。机器视觉已经成为各个行业智能化转型升级中极其重要、研究和应用最为广泛的领域，而作为机器视觉的基础，数字图像处理技术也已然成为遥感、通信、工业、军事、气象、交通、航空航天、生物医学、公共安全等众多领域的核心技术之一。由于数字图像处理技术涉及高等数学、线性代数、概率论、数字信号处理等多门先导课程，理论复杂晦涩且难以与实践应用结合，因此初学者常产生畏难情绪，对之望而却步。将算法理论融入实际生活应用和具体的工程实践项目中，再通过项目实践理解相关算法的物理意义以及在真实场景或工程实践中的具体应用是一种较为行之有效的学习方法。
本书以“激发学习兴趣、强化学习效果、突出实际应用及工程实践”为导向，在突出实践的特色基础上，兼有深入浅出、浅显明了的优点，主要面向广大高校相关专业学生。
作者经过多年的诸多探索，对全书进行了内容的梳理编排和精品案例的遴选工作。
1. 内容梳理编排
本书没有沿袭传统教材“面面俱到”的编排方式，而是更强调从实际应用出发，由点带面、融会贯通。针对应用型本科院校人才培养要求和学生特点，将让学生望而却步的过于复杂晦涩的数学理论和数字信号处理先导课程相关内容进行了精简或删减，适度弱化理论推导，强调理论公式背后所体现的物理意义和应用场景，强化知识的理解与运用。需要特别指出的是，对于彩色图像处理部分，本书并没有独立成章，而将其处理方法渗透在相关章节中，以避免读者产生无法将灰度图像处理方法移植到彩色图像处理的困惑。
2. 精品案例遴选
本书摒弃了缺乏应用背景的单纯理论模型和算法讲解，以MATLAB图像库比对图像处理前后效果，结合日常生活与工程实践，从当前流行的图像处理软件、App、小程序的应用实例出发，将相关算法理论在真实的应用场景中通过“案例讲解→小试身手→知识拓展→拓展训练→综合应用”递进式进行项目化设计与实现。通过近86个工程实践案例，在充分激发读者学习兴趣的同时，帮助读者建立数字图像处理相关算法与其物理意义、应用实践的联系，达到理论与实践的高度统一，取得满意的学习效果。
所有项目案例均在MATLAB R2014a版本上测试通过，不同版本的程序在执行代码过程中可能存在差异，这一点请读者留意。MATLAB具有入门简单、使用方便、代码高效而简洁的特点，借助它所提供的各种功能强大的工具箱，可以将更多的精力专注于图像处理算法本身而不需要考虑数值分析、图像格式、数据可视化、内存分配与回收等基础代码。本书涉及的全部项目案例及习题的源程序、相关素材资源，可扫描下方的二维码获取。
学习资源
由于时间和能力有限，书中纰漏在所难免，真诚地希望各位专家和读者不吝批评斧正。
作者
2025年3月
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