本书系统介绍了智能图像处理所需的基本知识与核心算法，主要包括四部分内容：第一部分是数字图像处理的理论基础，包括数字图像处理概述和图像采集系统；第二部分是数字图像处理的基本方法和实例，包括数字图像基础、图像预处理、图像变换和图像复原；第三部分是图像特征提取与分析的理论、方法和实例，包括图像分割、图像特征提取与选择、图像匹配和图像智能识别方法；第四部分是数字图像处理的工程应用案例，包括米粒分类识别、多气泡上升轨迹跟踪、血细胞图像检测、手写字符识别和汽车牌照识别。
本书基础理论知识覆盖面

本书专攻算法刷题，训练算法思维，应对算法笔试，注重用套路和框架思维解决问题，以不变应万变。第1章列举了几个最常见的算法类型及对应的解题框架思路，包括双指针、滑动窗口等算法技巧，并把动态规划、回溯算法、广度优先搜索等技巧的核心抽象为二叉树的两种问题形式。第2章介绍了基础数据结构相关的算法，包括数组链表的常见技巧汇总和数据结构设计的经典例题。第3章从二叉树的几种解题思路开始，尝试从二叉树的视角理解快速排序和归并排序，进一步讲解回溯、DFS、BFS等暴力搜索算法。第4章具体介绍了动态规划相关的技巧，例

本书主要介绍几种经典数据结构和算法，按照“线性结构、树结构、图结构、集合结构”四大模块循序渐进地展开，涵盖全国硕士研究生招生考试计算机学科专业基础考试大纲的核心知识点。本书特色内容：闯关模块，以真题作为闯关任务，夯实理论基础；算法拓展模块，以经典算法作为拓展训练任务，提升实践能力；价值引领模块（见电子课件），将思政元素与基本概念、理论和实例相融合，沁润品格、提升素养；丰富的配套资源，登录华信教育资源网（www.hxedu.com.cn）注册后免费下载。本书将C++作为数据结构的算法描述语言，将数

计算机视觉是一门研究和应用学科，它研究如何使用计算机来处理和理解图像与视频，该研究领域涵盖了从图像采集和处理到图像分析和识别等多项技术。它的目标是使计算机能够像人类一样理解视觉信息，并且能够自动执行视觉任务。本书是一本以应用为导向的计算机视觉案例教材，全书共分11章。第1章讲述计算机视觉概述；第2章讲述系统环境搭建；第3章主要讲述图像处理基础；第4章主要讲述图像滤波；第5章讲述图像特征提取和匹配；第6章讲述图像分割基础；第7章讲述基于经典机器学习的图像分类；第8章讲述基于全连接网络和卷积神经网络

本教材主要介绍计算机视觉的体系结构、图像处理理论、视觉处理算法，以及计算机视觉技术工程应用实例。全书共分10章，主要包括绪论、图像与视频预处理技术、图像去噪与增强技术、图像分割技术、图像特征描述方法、图像几何变换与映射、相机模型与多视图几何、目标分类识别技术、深度学习与计算机视觉、计算机视觉技术应用实例等。 本书可作为普通高等院校机器人工程、计算机科学、自动化专业等专业的教材，也可供相关工程技术人员参考。