前言

党的二十大报告指出：“加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群。”在当今数字化时代，图像数据的规模呈爆炸式增长，其应用场景也日益广泛。从医疗领域的疾病诊断、远程医疗，到工业生产中的质量检测、自动化控制；从智能安防的监控识别、智能交通的车辆检测，到文化娱乐的影视特效、虚拟现实；从农业生产的作物监测、病虫害防治，到电子商务的商品展示、图像搜索，数字图像处理技术无处不在。它为我们提供了更高效、更准确、更智能的信息获取、分析和处理手段，推动着各个领域的创新与进步，已然成为现代社会不可或缺的一部分。

《数字图像处理实践——基于Python》秉承理论结合实践的教学理念，旨在通过系统且深入的内容，帮助读者快速掌握数字图像处理的核心技术，为未来的工作、科研或深造奠定坚实基础。本书共分为10章，第1章绪论，概述了数字图像的基本概念、数字图像处理的重要意义以及数字图像常用的处理工具。通过这章学习，读者将对数字图像有一个初步认识，并了解数字图像处理在各领域中的广泛应用，为后续章节的学习打下基础。第2章介绍Python在数字图像处理中的应用，详细介绍Pillow库、NumPy库、scikit-image库和OpenCV库这四大常用库的安装及基本功能，为后续章节的实战操作做好准备。第3~6章构成数字图像处理的核心技术体系：第3章详细讲解图像的基本运算，包括点运算、算术运算和几何运算，这些都是图像处理中最基础、最重要的操作。第4章深入探讨图像变换，重点介绍傅里叶变换及其频谱分析应用，让读者了解图像在频率域中的表示和处理方法。第5章探讨图像增强技术，包括直方图处理、空间域与频率域滤波等，这些方法能够改善图像的质量，使其更加清晰、易于分析。第6章研究图像复原技术，涉及退化模型、噪声模型及滤波复原等原理与方法，帮助读者掌握恢复受损图像、还原图像真实面貌的方法。第7章介绍图像压缩编码技术，讲解经典压缩方法如霍夫曼编码、算术编码等，并通过代码实现让读者掌握压缩原理。第8章专注于图像分割技术，详细介绍阈值分割、边缘检测等多种方法，并通过实例代码展示图像分割的实现方法。第9章探讨彩色图像处理技术，介绍彩色图像的基础、伪彩色与全彩色图像处理技术，并通过编程实例加深读者对彩色图像处理的理解。第10章关注图像描述技术，包括颜色、纹理、边界和区域描述等关键技术，为读者进一步掌握图像的分析与识别奠定基础。

本书以实战为导向，每章均配有大量可执行的代码与实例演示，确保读者能够边学边做，熟练运用Python进行数字图像处理，掌握数字图像处理的核心技术和方法。本书不仅适合作为应用型本科生的教材使用，也适合作为数字图像处理领域初学者的自学参考书。

本书由广东理工学院信息技术学院的教师共同编写。各章编写分工如下：第1、第3、第8章由郭锐编写，第4、第5、第6章由杨成义编写，第2、第7章由黎江枫编写，第9、第10章由陈丽虹编写。在此，我们向每一位参与编写的教师表示衷心的感谢，他们凭借丰富的教学经验和专业知识，为本书的质量提供了坚实的保障。同时感谢学院领导和同事们的支持与帮助，他们在教学和科研工作中给予了我们很多启发和鼓励。

尽管我们在编写过程中竭尽全力，但由于数字图像处理技术的不断发展和我们自身有限的水平，书中难免存在不足之处。我们真诚地希望读者能够批评指正，提出宝贵的意见和建议。我们将虚心接受并积极改进，以便在后续的版本中不断完善本书，为读者提供更优质的学习资源。

最后，希望本书能够帮助读者在数字图像处理领域迈出坚实的步伐，为未来的学习和研究打下良好的基础，共同推动数字图像处理技术的发展与应用。

本书提供教学大纲、教学课件、电子教案、习题参考答案和模拟试卷，读者可扫下列二维码进行下载。

编  者

2025年1月