图像处理理论近年来发展迅速，从稀疏表示理论到基于张量表示和深度学习的图像处理方法不断涌现，并且这些全新的图像处理方法已经应用在手机、视频监控、遥感数据处理中心等平台上。本书以彩色图像、多/高光谱遥感数据、视频数据、偏振时序图像数据为研究对象，总结以张量表示方法和深度学习方法为核心的图像处理理论的昀新进展，并从工程应用的

本书是在第一版的基础上修订而成的。本书内容分为两部分:第1至第7章为第一部分，着重介绍数字图像处理的基本概念、原理和方法;第8章至第13章为第二部分，以Photoshop2023为应用支撑环境，介绍图像创作必备的知识和技能，通过操作实例将数字图像处理理论知识与具体应用结合，有利于读者进一步掌握和应用相关知识提高应用技能

本书以“激发学习兴趣、强化学习效果、突出实际应用及工程实践”为导向，将数字图像处理的基本运算、几何变换、空间域增强、频率域增强、色彩增强、图像分割、数学形态学等核心技术从理论模型、物理意义、算法实现、应用实践等方面，通过精选切合相关知识点的身边事、关心事、社会热点、中华优秀传统文化及工程应用实例，如Photoshop图

本书围绕深度神经网络和小波理论对图像超分辨率重建的关键技术，尤其在图像质量提升和模型轻量化方面，展开了深入研究。事实上，在空间域中的深度学习方法难以有效地挖掘细节和结构信息。小波分析作为信号处理领域的重要理论，其优势是可以将信号分解到不同的分辨率上，在独立处理信号的同时又能逐渐精细地采样高频信号，从而聚焦对象的细节，这

数字图像处理技术是推动技术革新和社会进步的重要驱动力之一。本书旨在为初学者以及有一定基础的读者提供全面、系统且易于理解的数字图像处理入门指南。本书从数字图像处理的基础概念出发，逐步引导读者深入了解各种先进的数字图像处理技术，覆盖了从核心理论到算法实现，再到实际应用的全方位知识体系，帮助读者更高效地学习和掌握数字图像处理

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本书以数字信号处理理论为基础，详细介绍了与之相关的系统设计知识，内容涵盖了数字信号处理系统算法及其组成、高速数据采集技术、半导体存储技术、高速数据通信技术、DSPs与FPGA技术，以及电磁兼容与印刷电路板设计技术等。

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