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本书在作者多年从事数字图像处理教学与科研的经验基础上概括地介绍了数字图像处理理论和技术的基本概念、原理和方法;同时，考虑到深度网络在数字图像处理中的广泛应用，本书还增加了相关理论知识与应用的介绍。

本书分为十二章，每章阐述数字图像处理技术中的一个知识点，内容包括数字图像基础、图像的数学形态学处理、图像变换、图像压缩与编码、图像增强、图像特征表达、图像分割、图像目标检测以及近期新的基于深度网络的图像特征提取、目标检测和图像分割等。为使读者更好地掌握与运用所学的理论知识，书中配有相关的Python代码。本书既介绍了经典理论，又适当吸收了新的数字图像处理方法。

本书可以作为高等学校信息与通信工程、信号与信息处理、自动化、电子、计算机、遥感等专，业本科生或者研究生的教材或参考书，也可以作为相关工程技术人员和从事相关研究与应用的其他人员的参考书。

1数字图像基础

1.1光与视觉

1.1.1光谱与颜色

1.1.2混色法

1.1.3颜色模型

1.2图像获取

1.2.1能量源

1.2.2光学系统

1.2.3图像传感器

1.2.4图像数字化技术

1.3图像类型

1.3.1二值图像

1.3.2灰度图像

1.3.3彩色图像

1.3.4常用的图像存储格式

1.4像素的空间关系

1.4.1像素的邻域

1.4.2邻接、连通性、区域和边界

1.4.3距离度量

1.5数学工具介绍

……

周越，上海交通大学电子信息与电气工程学院自动化系副系主任，副教授。主要研究方向为模式识别与智能系统，图像与视觉信息处理。

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