前言 随着计算机技术、电子技术和信息处理技术的迅猛发展，图像处理技术已经成为信息化时代的一项关键支撑技术，并已在国民经济的各个领域得到了十分广泛的应用。 本书针对应用型人才培养提升实践创新能力的需要，以及数字图像处理课程教学缺乏配套实践平台的实际情况，较为全面地介绍了数字图像处理的基本概念和基本原理，并系统地讲解了利用MATLAB进行图像处理算法设计和图像可视化特征展示的编程方法。 本书具有以下特点： (1) 对数字图像处理涉及的数学知识的表述简洁明了，并从便于理解的角度给出了较为详细的数学推导和说明，可较好地适应教与学的需要。 (2) 通过离散傅里叶变换与频率域图像处理方法、离散余弦变换与图像压缩编码方法的内容一体化组织，促进了学生对基于数学原理的图像处理方法的理解。 (3) 吸收和完善了图像角点特征及其检测方法和图像纹理特征及其检测方法等热点新内容，实现了数字图像处理基础内容更新的与时俱进。 (4) 较好地把握了“数字图像处理”课程内容在专业教学中的基础性地位，没有引入神经网络等相对深奥和非基础性图像处理内容，较好地把握了教学内容的难度和深度。 (5) 给出了88个基础性图像处理方法和图像可视化特征展示的可直接运行的完整MATLAB程序示例及其算法解译与验证结果，既可促进学生对算法机理的理解，又可提升学生的编程及创新实践能力。 全书共12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章介绍图像分割，第9章介绍图像特征提取，第10章介绍彩色图像处理，第11章介绍形态学图像处理，第12章介绍目标表示与描述，每章都有若干MATLAB编程示例。本书假设读者具备基本的概率和向量代数的相关基础知识，如果读者不具备第6章图像恢复涉及的矩阵、向量运算及对其求偏导的知识，可略讲其中的相关内容。 本书的全部编程例题都在MATLAB R2014a环境下调试通过，以本书所有的MATLAB程序示例构成的《数字图像处理基础算法库(MATLAB)v1.0》已经申报软件著作权。在本书的编写过程中引用了一些著作、网站和相关资料的观点，在此一并表示衷心的感谢。 另外，书中难免有不当和疏漏之处，敬请广大读者批评、指正。 编者 2023年2月于广州

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