具体描述
本书以概要形式讲述基本理论，并紧密结合实践应用研究。第1章是本课程的学习方法，介绍如何开展本课程的学习、新技术学习对策和工程训练推荐方式。第2章介绍小波分析和应用的基本理论。第3章是图像压缩编码。第4章是空间域内图像增强。第5章是频域内图像增强。第6章是小波域内去噪声滤波器，重点对小波域内图像增强技术进行了重点研究。第7章是数字视频处理技术，主要包括去隔行算法、运动检测和运动估计、运动补偿和压缩的常用方法，并对其中的部分进行了FPGA和DSP实现。第8章为图像融合技术。主要讲述基于小波技术和神经网络技术图像融合算法，并对主客观图像融合的质量评价标准进行全面比较研究，具有很深的研究背景。此部分内容具有理论意义和实际应用价值。提出的算法可完全应用到遥感图像和医学图像融合。第9章是图像图形学基本知识，以两个实例说明计算机图形学的实际开发应用技术。希望起到举一反三的作用。
本书以精缩的理论知识、实践教学和工程训练相结合，可以作为计算机应用、通信工程和电子工程专业高年级本科生、研究生、工程硕士、教师及工程技术人员学习数字图像处理和基本图形学技术的参考书或实验教学指导书，也可作为本科生和研究生的研究型课程教材。
《数字图像处理》是一本全面系统的读物，旨在为读者提供深入理解数字图像分析与处理技术的知识。这本书从基础概念出发，详细介绍了图像的基本属性、空间信息以及各种处理方法。通过一系列清晰的章节，作者系统讲解了图像的采样原理、传输问题及其影响，从而帮助读者建立对数字图像世界的全面认知。书中不仅涵盖了图像加载与存储的重要性，还探讨了不同处理流程如何实现从片像子到有意义信息提取的转化。 在技术层面，《数字图像处理》详细描述了各种常见算法和工具，包括滤波、边缘检测、卷积及特征提取等核心方法。这些内容帮助读者掌握从简单到复杂的图像处理流程，使他们能够根据实际需求选择合适的技术手段。书中还对不同类型图像的特点进行了分析，如彩色图像与灰度图、纹理特征提取等，为后续学习提供了扎实的理论基础。 书中进一步介绍了图像压缩技术及其应用，特别是如何在保持图像质量的前提下减少数据量，以便于存储和传输。这部分内容不仅有助于理解现代数字化图像管理，还展示了作者对技术趋势的敏锐洞察。对于学习者而言，这些知识点非常宝贵，有助于提升自己的分析能力和问题解决技巧。 此外，书中融入了大量实际案例和应用示例，使抽象的理论更加贴近生活。通过具体的图像处理流程解析，读者能够更直观地理解各种技术在现实场景中的运作方式。这些实用内容不仅丰富了知识结构，还增强了读者解决复杂问题的信心。 《数字图像处理》还特别关注算法优化与性能提升策略，介绍了如何利用硬件和软件资源最大限度地发挥处理能力。在这一部分，作者深入剖析了计算效率、内存管理以及并行处理等方面，为读者提供了理论支持与实践指导。书中对这些技术细节的详尽阐述，使其不仅适合初学者入门，更能为进阶学习提供有力参考。 总体而言，这本书以严谨的逻辑结构和丰富的内容，为读者构建了完整的数字图像处理知识框架。无论是刚开始接触该领域还是希望深化理解，《数字图像处理》都是一部不可或缺的参考典籍。其详细的解释、广泛的应用实例以及对前沿技术的关注，使其在学习过程中充满了启发和价值。书中内容丰富，理论扎实，为读者提供了深入探索数字图像世界的重要工具。
