前言

本书试图用通俗易懂的语言把数字图像信号处理中的原理和方法传递给读者，即便读者半路出家，依然能够有所收获。本书在介绍理论知识的同时，利用Python语言对算法进行了实现。为了锻炼读者的实战能力，也为了避免喧宾夺主，书中有些算法的实现只给出了部分代码，若读者感兴趣，可根据书中向导对剩余代码进行实现，这一过程必定能够加深读者对相关知识的理解。

本书内容安排如下。

第1章数字图像处理基础知识，简要介绍数字图像处理涉及的一些基本概念、基本运算、基本类型，以及如何通过Python对数字图像进行读取和简单操作。

第2章彩色图像处理初步，以彩色图像为例对数字图像处理的基本操作进行介绍，引导读者熟悉数字图像处理的基本过程。本章内容主要包括颜色空间的基本概念、伪彩色图像处理操作、彩色图像处理简单操作等。

第3章空间滤波，瞄准在空间域中对图像进行增强，介绍空间滤波的机理、基本概念以及使用的基本技术。本章内容包括空间滤波基本概念、基于空间滤波的图像平滑处理、基于空间滤波的锐化操作以及混合空间增强。

第4章频域滤波，从频域角度入手对图像处理及增强方法展开介绍。因为频域滤波所需要的数学知识较多，所以本章采用由浅入深的策略，首先介绍一维傅里叶变换，其次介绍二维傅里叶变换和快速傅里叶变换，最后介绍图像频域滤波中出现的各种技术，其大体可分为低通滤波和高通滤波两大类。

第5章图像特征提取，从全局特征提取和局部特征提取两方面入手，分别介绍了颜色特征、纹理特征、形状特征、边缘特征、点特征的提取方法。本章内容目前是机器视觉和图像处理领域的学者关注较多的内容，通过穿插较多的示例，帮助读者理解图像特征提取的基本技术。

第6章图像压缩，瞄准如何减少图像传输及存储数据大小，介绍主要使用的压缩技术，包括有损压缩、无损压缩等，并使用JPEG压缩技术串讲全章知识点。

第7章图像小波变换与多分辨率，主要介绍图像的小波域表示及多分辨率表示。

附录介绍了Python开发环境配置及基本语法。

本书第1、4、5、6、7章内容及附录由岳亚伟完成，第2、3章内容由薛晓琴完成。

由于时间所限，本书仅介绍了一些比较典型的图像处理技术。另外，本书对某些代码进行了简化处理，以便读者通过自行完善代码实现编程能力的提升。

在此，编者由衷感谢参与本书编校工作的人民邮电出版社的各位编辑，也感谢Arm公司教育部产学合作平台提供的支持。

岳亚伟

2019年12月