数字图像处理是计算机大类高年级本科生和低年级研究生的数据类重要课程。本书面向算法解析和工程建模能力培养，介绍图像处理、图像认知和建模的基本方法，集中介绍图像处理的基本算法。本书共10 章，介绍成像科学和图像处理基本概念，以及二维信号线性系统基本建模方法，系统概述卷积、滤波、增强、复原、边缘检测、频域分析和分割等基本算法的建模思想，最后论述图像基本特征计算、模式分析和初步的深度学习方法。不同于现行的图像处理教程，本书更为强调对图像处理算法的数学建模和原理剖析，并通过小矩阵等方式进行演算，力求揭示和解析算法背后的机制，并在最后一章给出代表性算法的Python 语言实现。每章配备扩展阅读、习题和小故事，以帮助读者深入地学习。

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