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本書系統(tǒng)介紹了智能圖像處理所需的基本知識與核心算法，主要包括四部分內容：第一部分是數字圖像處理的理論基礎，包括數字圖像處理概述和圖像采集系統(tǒng)；第二部分是數字圖像處理的基本方法和實例，包括數字圖像基礎、圖像預處理、圖像變換和圖像復原；第三部分是圖像特征提取與分析的理論、方法和實例，包括圖像分割、圖像特征提取與選擇、圖像匹配和圖像智能識別方法；第四部分是數字圖像處理的工程應用案例，包括米粒分類識別、多氣泡上升軌跡跟蹤、血細胞圖像檢測、手寫字符識別和汽車牌照識別。
本書基礎理論知識覆蓋面較全，講解過程深入淺出，可以促進學生對圖像處理知識的理解和學習；案例的設計思路和開發(fā)經驗講解詳細，引導讀者進行圖像處理技術實際工程能力的鍛煉及開拓創(chuàng)新意識的培養(yǎng)；提供電子教案、二維碼操作視頻、教學大綱、習題與解答及完整源代碼電子資源，對從事圖像處理領域項目開發(fā)的讀者有很好的借鑒作用，讀者可登錄wwwcmpeducom免費注冊、審核通過后下載使用，或聯(lián)系編輯索�。ㄎ⑿�13146070618，電話010-88379739）；融入了科技創(chuàng)新、文化自信、愛國主義等思政元素，全方位培養(yǎng)學生的家國情懷。
本書可作為高校人工智能、計算機科學與技術、機器人工程、控制科學與工程、通信與信息工程、電子科學與技術、生物醫(yī)學工程等相關專業(yè)的本科生和研究生教材，也可供從事圖像處理、分析和識別等相關領域的科技工作者參考。

進入21世紀，隨著計算機技術、人工智能和思維科學研究的迅速發(fā)展，圖像處理正向著高速化、高分辨率化、立體化、多媒體化、智能化和標準化的方向發(fā)展。數字圖像處理技術在航空航天、生物醫(yī)學、工業(yè)制造、公共安全、軍事、農業(yè)、通信、遙感等許多工程領域受到廣泛重視，并取得了重大的開拓性成就，從事數字圖像處理領域的人才也日益受到企業(yè)、研究所、高校等單位的重視。
科技興則民族興，科技強則國家強。黨的二十大報告指出，必須堅持科技是第一生產力、人才是第一資源、創(chuàng)新是第一動力，深入實施科教興國戰(zhàn)略、人才強國戰(zhàn)略、創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略，開辟發(fā)展新領域新賽道，不斷塑造發(fā)展新動能新優(yōu)勢。數字圖像處理涉及信號處理、模式識別、人工智能和光電子學等領域，是一門交叉學科，也是目前人工智能、自動化、計算機、電子信息、生物醫(yī)學等專業(yè)的重要課程，有助于提升學生探索科研創(chuàng)新的能力。
數字圖像是一門快速發(fā)展的學科，由于最近幾年來的研究成果在一些教材中體現的不是特別充分，尤其對工程應用的關注度不夠。因此，建設理論與工程應用相結合的圖像處理教材，對解決工程研究問題的重要性不言而喻。本書匯集了多年來在數字圖像處理領域的科研和教學成果，是一本面向人工智能、電子信息、自動化和計算機等專業(yè)的典型應用技術型教材，既囊括了數字圖像處理的基礎理論知識，又包含了新穎的智能圖像處理案例，同時還配備了完整的源代碼，能夠為教學提供豐富可靠的數字資源和工程實踐經驗。
本書的主要特點是：基礎理論知識覆蓋面較全，講解過程深入淺出，可以促進學生對圖像處理知識的理解和學習，提升學生和相關專業(yè)人員對圖像處理技術的應用能力；圖像處理案例均由編寫團隊教學及科研成果凝練而成，案例的設計思路和開發(fā)經驗講解詳細，引導讀者進行圖像處理技術實際工程能力的鍛煉及開拓創(chuàng)新意識的培養(yǎng)；源代碼完整且與知識點聯(lián)系緊密，便于讀者開發(fā)應用時參考，對從事圖像處理領域項目開發(fā)的讀者有良好的借鑒作用；教材融入了科技創(chuàng)新、文化自信、愛國主義等思政元素，充分展現了工匠精神和家國情懷。
全書共15章，第1章數字圖像處理概述，主要介紹數字圖像處理的發(fā)展歷史、基本內容和應用背景等。第2章圖像采集系統(tǒng)，主要針對圖像采集裝置進行介紹，包括相機、鏡頭、光源等硬件設施。第3章為數字圖像基礎，主要介紹數字圖像處理過程中用到的一些基本概念，如圖像采樣與量化、像素間的基本關系、灰度直方圖、圖像的代數運算等。第4章圖像預處理技術，包括圖像的灰度變換、圖像的幾何變換、空間濾波增強、形態(tài)學處理。第5章圖像變換，主要介紹基于變換域的圖像濾波方法。第6章圖像復原，主要介紹了典型的圖像復原方法。第7章圖像分割技術，包括圖像閾值分割、邊緣檢測、Hough變換、區(qū)域分割和形態(tài)學分水嶺分割。第8章圖像特征提取與選擇，主要介紹幾何特征、顏色特征和紋理特征的提取方法以及基于主成分分析和基于判據的特征選擇方法。第9章圖像匹配，主要介紹了基于灰度相關的模板匹配方法、基于變換域的模板匹配方法和基于特征相關的模板匹配方法。第10章圖像智能識別方法，主要介紹了聚類識別、支持向量機識別、人工神經網絡識別和卷積神經網絡識別。第11至15章為數字圖像處理工程應用案例，應用內容包括米粒分類識別、多氣泡上升軌跡跟蹤、血細胞圖像檢測、手寫字符識別和汽車牌照識別。
第3至10章中所涉及的圖像處理方法都配有詳細分析過程及程序實現代碼。第11至15章以工程應用為導向，對工程應用案例進行理論分析、特征歸納、給出解決方案，細化解決問題的過程，每個關鍵步驟均配有程序代碼及運行效果，深化讀者對圖像處理算法的理解，有助于增強讀者對圖像處理方法應用的掌握�？朔艘酝滩闹袘冒咐鉀Q方案不完善，解決問題思路不清晰，脫離工程實際等缺陷。
本書由天津工業(yè)大學宋麗梅和王紅一任主編，湯春明和賈興丹任副主編，天津工業(yè)大學向中浩、于佳立、楊陽、顏迪、張宗陽、李安靜、梁浩東、石亞芳、張浩等參與了本書的編寫工作。其中，第1章由宋麗梅和王紅一編寫，第2章由宋麗梅和張宗陽編寫，第3章由王紅一和顏迪編寫，第4章由王紅一和楊陽編寫，第5章由王紅一和張浩編寫，第6章由湯春明編寫，第7章由王紅一和楊陽編寫，第8章由賈興丹和于佳立編寫，第9章由宋麗梅和石亞芳編寫，第10章由王紅一和楊陽編寫，第11章由王紅一和李安靜編寫，第12章王紅一和梁浩東編寫，第13章宋麗梅和向中浩編寫，第14章由宋麗梅和顏迪編寫，第15章由王紅一和顏迪編寫。另外，本書還附有相應的C++代碼（電子資源），由張宗陽、向中浩和于佳立共同完成。
本書獲得了2021年度天津市教育科學規(guī)劃課題-重點課題《“人工智能+X”產教融合的人才培養(yǎng)模式研究》（BIE210025）的資助。
由于編者水平有限，書中難免存在不妥之處，敬請讀者批評指正。

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