清华大学出版社

本书较全面地介绍了数字图像处理的基本概念、基本原理、基本技术和基本方法。全书共14章，包括绪论、数字图像处理基础、数字图像的基本运算、空间域图像增强、频率域图像处理、图像恢复、图像压缩编码、小波图像处理、图像分割、图像特征提取、彩色图像处理、形态学图像处理、目标表示与描述、视频图像处理基础。内容覆盖数字图像处理技术的各方面知识及相关领域的**发展。 本书内容选材新颖，表述通俗，语言精练，图文并茂，系统性强，与新技术紧密结合。 本书可作为高等院校计算机科学与技术、电子信息工程、通信工程、光电信息科学与工程、医学信息工程等专业的教材，也可供计算机视觉、图像处理、目标识别等领域的工程技术人员或相关研究方向的研究生参考。

第1版前言 随着计算机技术、电子技术、信息处理技术和Internet技术的迅猛发展，图像处理技术已经成为信息技术领域中的核心技术之一，并已在国民经济的各个领域得到了十分广泛的应用，在推动社会进步和改善人们生活质量方面起着越来越重要的作用。 本书第1版、第2版和第3版分别于2007年、2013年和2017年出版以来，在几十所高等院校相关专业的本科生和研究生课程教学中得到了应用，许多学生、教师和普通读者对本书的改版都给予了特别的关心，并提出了宝贵建议。出版第4版的目的是进一步使前几版内容中的相关描述更加准确、无误，添加和更换部分示例，删除一些不重要的内容，并与时俱进地加入一些新内容。 本书主要有以下特点。 （1） 本书将离散傅里叶变换、离散余弦变换和小波变换三部分图像变换内容，分别作为第5章频率域图像处理、第7章图像压缩编码、第8章小波图像处理的数学基础放在相应章的首节，不再把图像变换作为独立的一章。对图像变换部分的这种组织方式，不仅化解了学生在刚开始学习本课程时，就集中遇到学习“数学”知识的困惑和畏难情绪； 而且实现了数字图像处理技术中这三种最重要的变换方法与图像本体技术的紧密耦合。一方面可以使学生直接体会到这些数学基础在图像本体技术上的作用和重要性，另一方面可以使学生自然地体验到自己是在学习数字图像处理课程而不是在学习数学，进而增强学生对学习这些图像变换基础理论的主动性。 （2） 本书从吸收最新数字图像处理基础技术的研究成果和紧跟目前基于特征的图像处理方法研究热点的需求出发，进一步完善了第10章图像特征提取的内容，构成了由图像的边缘特征及其检测方法、图像的点与角点特征及其检测方法、图像的纹理特征及其检测方法、图像的形状特征和图像的统计特征组成的较为完整的图像特征及检测方法的内容体系，进一步突出了图像特征检测与提取在图像处理技术领域的基础性和重要性。 （3） 本书深入浅出并较为全面、系统地给出了小波理论及其在图像处理技术中应用的基础性内容。该部分内容的学习为学生今后进一步学习基于多尺度和多分辨率分析的图像分析方法和计算机视觉理论与技术奠定了基础。 （4） 本书分别将彩色图像处理、形态学图像处理作为单独的一章内容，简化了形态学图像处理一章中的烦琐内容，并且其内容的系统性和深入性与国内的同类教科书相比，有其独特之处。 （5） 本书新增一章内容——第14章“视频图像处理基础”，以适应目前智能视频监控系统和视频图像通信系统广泛应用，以及视频检测和视频压缩编码技术迅猛发展的需求。 （6） 本书较好地把握了“数字图像处理”课程在相关专业课程教学中的基础性地位，全书的内容始终定位在基础知识、基本理论和基本技术上。所以，没有引入那些涉及相对深奥的数学理论的图像处理内容，例如基于模糊理论的图像处理方法、基于神经网络的图像处理方法等； 也没有引入相对来说是非基础性图像处理方法的内容，例如图像融合方法、图像数字水印技术等。书中专门开辟小波图像处理一章，是因为考虑到小波理论和小波图像处理方法在图像处理中的基础性和重要性，这一章内容虽然相对较难、较深入，但总体上把握住了难和深的度。 本书大部分内容都提供了比较详细的数学推导和说明，本书假设读者具备基本的线性系统理论、概率和向量代数的相关基础知识。如果学生不具备第6章图像恢复涉及的矩阵向量运算及对其求偏导的背景知识，教师可略讲其中的相关内容。 本书共分为14章，第1章介绍数字图像处理的基本概念，第2章介绍数字图像处理的基础知识，第3章介绍数字图像的基本运算，第4章介绍空间域图像增强，第5章介绍频率域图像处理，第6章介绍图像恢复，第7章介绍图像压缩编码，第8章介绍小波图像处理，第9章介绍图像分割，第10章介绍图像特征提取，第11章介绍彩色图像处理，第12章介绍形态学图像处理，第13章介绍目标表示与描述，第14章介绍视频图像处理基础知识。 本书可作为高等院校相关专业的本科教材，包括但不限于以下专业： 计算机类的计算机科学与技术、数字媒体技术专业，电子信息类的电子信息工程、通信工程、光电信息科学与工程、信息工程和医学信息工程专业，自动化类的自动化专业，测绘类的遥感科学与技术专业，兵器类的探测制导与控制技术专业，医学技术类的医学影像技术专业。本书也可供图像处理与分析、目标识别与跟踪、影像匹配及制导、视频检测与识别、视频信息压缩及编码、计算机视觉及应用等领域的工程技术人员和相关研究方向的研究生参考。 在本书第1版到第3版的编写过程中，李旭辉、朱子江、胡双演、李建军、杨威、谭圆圆、杨亚威、李堃、张雄美、张姣、隋中山等参与了书中部分算法和实验图例的验证。此外，书中还引用了一些著作、论文、网站和相关资料的观点，并汲取了一些读者在教学使用中的反馈意见，在此一并向他（她）们表示衷心的感谢。 另外，书中难免有不当和疏漏之处，敬请广大读者不吝批评、指正。 李俊山 2020年12月于广州

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