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| 編輯推薦： |
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本书为山西省一流课程建设项目配套教材和高等学校计算机教育研究会“十四五”规划教材，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
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| 內容簡介： |
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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，详细讲解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、应用实践等内容，以切合相关知识点的身边事、关心事、社会热点、中华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及其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，并提供丰富的在线素材和资源，方便读者学习。本书适合作为高等学校相关专业的本科教材，也可供从事视觉感知、模式识别等领域研究的相关人员参考。
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| 目錄：
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目录
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55
2.1.4除法运算64
2.2图像的逻辑运算67
2.2.1逻辑非运算67
2.2.2逻辑与运算68
2.2.3逻辑或运算69
2.2.4逻辑异或运算72
本章小结73
习题273
第3章图像的几何变换/75
3.1图像几何变换的理论基础75
3.1.1坐标系统75
3.1.2图像几何变换概述76
3.1.3图像插值算法78
3.2仿射变换81
3.2.1齐次坐标81
3.2.2图像几何变换的数学描述81
3.2.3基本仿射变换82
3.2.4复合仿射变换103
3.3透视变换105
3.3.1透视变换的定义105
3.3.2透视变换的数学描述及实现方法106
本章小结109
习题3109
第4章图像空间域增强/112
4.1点运算113
4.1.1灰度直方图114
4.1.2基于点运算的图像增强技术116
4.2邻域运算139
4.2.1邻域139
4.2.2邻域运算140
4.2.3边界处理141
4.2.4邻域运算的实现方法143
4.3图像平滑144
4.3.1线性滤波144
4.3.2非线性滤波151
4.4图像锐化159
4.4.1微分算法159
4.4.2钝化掩蔽170
本章小结174
习题4174
第5章图像频域增强/178
5.1离散傅里叶变换基础178
5.2频域增强原理182
5.3低通滤波183
5.3.1理想低通滤波器183
5.3.2巴特沃斯低通滤波器186
5.3.3高斯低通滤波器188
5.4高通滤波器192
5.4.1理想高通滤波器192
5.4.2巴特沃斯高通滤波器194
5.4.3高斯高通滤波器196
5.5同态滤波器204
本章小结209
习题5209
第6章色彩增强技术/211
6.1真彩色增强211
6.1.1色调增强212
6.1.2饱和度增强213
6.2假彩色增强218
6.3伪彩色增强223
6.3.1密度分割法223
6.3.2灰度级彩色变换法225
本章小结228
习题6228
第7章数学形态学/230
7.1数学形态学的基本运算230
7.1.1结构元素230
7.1.2腐蚀运算232
7.1.3膨胀运算238
7.1.4开运算与闭运算241
7.2数学形态学的应用248
7.2.1细化与骨骼化248
7.2.2边界提取252
7.2.3区域填充257
7.2.4顶帽与底帽260
7.2.5形态学重构263
本章小结266
习题7266
第8章图像分割/268
8.1概述268
8.2阈值分割法270
8.2.1阈值类型270
8.2.2基于灰度特征的阈值选取方法271
8.2.3基于色彩特征的阈值选取方法281
8.3边缘检测法283
8.3.1前情回顾283
8.3.2基于灰度特征的边缘检测方法283
8.3.3基于色彩特征的边缘检测方法302
8.4区域分割法304
8.4.1基于灰度特征的区域分割方法304
8.4.2基于色彩特征的区域分割方法323
本章小结329
习题8329
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| 內容試閱：
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前言
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，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及其在真实场景或工程实践中的具体应用是一种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的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等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，读者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，读者可扫描下方的二维码获取。
学习资源
由于时间和能力有限，书中疏漏在所难免，真诚地希望各位和读者不吝批评斧正。
作者
2025年8月
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