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图像工程——上册:图像处理(第5版) 版权信息
- ISBN：9787302662884
- 条形码：9787302662884 ; 978-7-302-66288-4
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
图像工程——上册:图像处理(第5版) 本书特色
本书内容体系连续贯通，依次学习能帮助读者全面、深入、系统地学习图像处理技术。相比于国内外同类教材，本书与*新科研成果结合比较紧密，每次再版均充实了*新研究成果和得到广泛使用的典型技术，新内容的引进比较早。在教材所引用和参考的文献中，作者自己发表的就有100多篇，科研成果的引入提高了内容的先进性。
从教学的角度考虑，本书具有以下特点：
（1）尽快进入主题：把先修或预备内容安排在需先修部分的同一章之前，没有安排专门的基础知识章，更加实用，也突出了课程主线的内容。
（2）内容模块化：正式内容分别结合进4个相关的学习单元，每个单元都围绕一个主题（自成体系），既加强了全书的系统性和结构性，也有利于复习考核。
（3）配套资源丰富：每章配套PPT课件、微课视频、随堂测试、扩展阅读等内容，便于课堂学习和课后自学。
（4）资源开放共享：总结和复习、部分思考题和练习题解答、参考文献、PPT课件、微课视频、随堂测试等资源均已电子化，扫描对应二维码即可下载。
图像工程——上册:图像处理(第5版) 内容简介
本书为《图像工程》第5版的上册，主要介绍图像工程的**层次———图像处理的基本概念、基本原理、典型方法、实用技术以及国际上有关研究的新成果。 本书第1章是绪论，介绍图像基础知识并概述全书。图像处理的主要内容分别在4个单元中介绍。第1单元（包含第2~5章）介绍图像增强技术；其中第2章介绍基于像素点操作的空域增强技术，第3章介绍基于模板操作的空域增强技术，第4章介绍频域增强技术，第5章介绍消除图像中噪声的增强技术。第2单元（包含第6~9章）介绍图像恢复技术，其中第6章介绍图像退化模型和恢复技术，第7章介绍图像校正和修补技术，第8章介绍图像去雾及评价技术，第9章介绍图像投影重建技术。第3单元（包含第10~12章）介绍图像编码技术，其中第10章介绍图像编码基础，第11章介绍变换编码技术，第12章介绍其他各种编码技术。 第4单元（包含第13~16章）介绍（图像）拓展技术，其中第13章介绍图像信息安全技术，第14章介绍彩色图像处理技术，第15章介绍视频图像处理技术，第16章介绍多尺度/多分辨率图像处理技术。书中的附录 A介绍了图像方面的一些国际标准，主要与第3单元相关。 本书可作为高等院校信号与信息处理、通信与信息系统、电子与通信工程、模式识别与智能系统、计算机视觉等本科和研究生专业基础课或专业课教材，也可供信息与通信工程、电子科学与技术、计算机科学与技术、测控技术与仪器、机器人自动化、生物医学工程、光学、电子医疗设备研制、遥感、测绘和军事侦察等领域的科技工作者参考。
图像工程——上册:图像处理(第5版) 目录
第1章绪论
1．1图像基本概念
1．1．1图像表示和显示
1．1．2空间分辨率和幅度
分辨率 1．1．3图像质量 1．2图像工程简介 1．2．1图像技术和图像
工程 1．2．2图像工程的3个
层次 1．2．3图像工程相关学科
和领域 1．2．4图像工程的技术
应用 1．2．5图像工程文献统计
分类 1．3图像处理系统 1．3．1系统构成框图 1．3．2图像采集 1．3．3图像显示和打印 1．3．4图像存储 1．3．5图像处理 1．4内容框架和特点 总结和复习* 随堂测试* 第1单元图 像 增 强 第2章点操作空域增强 2．1图像坐标变换 2．1．1基本坐标变换 2．1．2坐标变换扩展 2．2图像间运算 2．2．1算术和逻辑运算 2．2．2图像间算术运算的
应用 2．3图像灰度映射 2．3．1灰度映射原理 2．3．2典型灰度映射
函数 2．3．3针对性灰度映射 2．4直方图变换 2．4．1直方图均衡化 2．4．2直方图规定化 总结和复习* 随堂测试* 第3章模板操作空域增强 3．1像素间联系 3．1．1像素的邻域和
邻接 3．1．2像素间的连接和
连通 3．1．3像素间距离 3．2模板运算 3．3线性滤波 3．3．1线性平滑滤波 3．3．2线性锐化滤波 3．4非线性滤波 3．4．1非线性平滑滤波 3．4．2非线性锐化滤波 3．4．3线性和非线性混合
滤波 3．5局部增强 总结和复习* 随堂测试* 第4章频域图像增强 4．1频域技术原理 4．2傅里叶变换 4．2．12D傅里叶变换 4．2．2傅里叶变换定理 4．2．3快速傅里叶变换 4．3低通和高通滤波 4．3．1低通滤波 4．3．2高通滤波 4．4带通和带阻滤波 4．5同态滤波 4．5．1亮度成像模型 4．5．2同态滤波增强 4．5．3同态滤波改进 总结和复习* 随堂测试* 第5章图像噪声消除 5．1噪声概述 5．1．1噪声描述 5．1．2噪声概率密度
函数 5．2典型噪声滤波器 5．2．1均值类滤波器 5．2．2排序类统计滤
波器 5．2．3选择性滤波器 5．3开关中值滤波器 5．3．1开关中值滤波
原理 5．3．2基于开关的自适应
加权均值滤波器 5．3．3进一步的改进 5．4结合深度学习的图像去噪 5．4．1非开关随机值脉冲
噪声消除 5．4．2强噪声图像去噪 5．4．3基于多通道GAN的
图像去噪 5．4．4地震图像中噪声滤波
结果的分类 总结和复习* 随堂测试* 第2单元图 像 恢 复 第6章图像退化和恢复 6．1图像退化及模型 6．1．1图像退化示例 6．1．2图像退化模型 6．2无约束恢复 6．2．1无约束恢复公式 6．2．2逆滤波 6．3有约束恢复 6．3．1有约束恢复公式 6．3．2维纳滤波器 6．3．3有约束*小平方
恢复 6．4交互式恢复 6．5估计运动模糊核 6．5．1快速盲反卷积 6．5．2基于CNN的方法 6．6低分辨率图像去模糊 6．6．1生成对抗网络
结构 6．6．2损失函数设计 6．6．3多类生成对抗
网络 总结和复习* 随堂测试* 第7章图像校正和修补 7．1图像仿射变换 7．1．1一般仿射变换 7．1．2特殊仿射变换 7．1．3变换间的联系 7．2几何失真校正 7．2．1空间变换 7．2．2灰度插值 7．3图像修补 7．3．1图像修补原理 7．3．2图像修补技术的
分类 7．4图像修复 7．4．1全变分模型 7．4．2混合模型 7．5图像补全 7．5．1基于范例的方法 7．5．2结合稀疏表达的
方法 7．6加权稀疏非负矩阵分解
算法 7．6．1加权非负矩阵
分解 7．6．2区域填充 7．6．3基于EM算法的
WSNMF 7．7上下文驱动的混合方法 7．7．1总体流图 7．7．2预处理步骤 7．7．3基于范例修补
步骤 7．7．4结合扩散修补 7．8图像修补中的AE和
GAN 7．8．1基于AE的技术 7．8．2基于GAN的技术 7．8．3上下文编码器 7．8．4技术比较 总结和复习* 随堂测试* 第8章图像去雾 8．1图像去雾方法分类 8．1．1非学习型图像
去雾 8．1．2学习型图像去雾 8．2暗通道先验去雾算法及
改进 8．2．1基本方法 8．2．2尺度自适应 8．2．3透射率估计 8．2．4大气光区域确定 8．2．5大气光值校正 8．2．6浓雾图像去雾 8．3改善失真的综合去雾算法 8．3．1算法流程框图 8．3．2T空间转换 8．3．3透射率空间的大气
散射图 8．3．4天空区域检测 8．3．5对比度增强 8．4夜间图像去雾 8．4．1受摄影负片成像启发
的方法 8．4．2结合亮通道和暗通道
先验 8．4．3基于深度学习
网络 8．5去雾效果评价 8．5．1可见边缘梯度法 8．5．2基于视觉感知的
评价 8．5．3主客观结合的评价
实例 总结和复习* 随堂测试* 第9章图像投影重建 9．1投影重建方式 9．1．1透射断层成像 9．1．2发射断层成像 9．1．3反射断层成像 9．1．4电阻抗断层成像 9．1．5磁共振成像 9．2投影重建原理 9．2．1基本模型 9．2．2拉东变换 9．3傅里叶反变换重建 9．4逆投影重建 9．4．1逆投影重建原理 9．4．2卷积逆投影重建 9．4．3其他逆投影重建
方法 9．5迭代重建 9．5．1迭代重建模型 9．5．2代数重建技术 9．5．3*大似然*大期望
重建算法 9．6综合重建方法 9．74D锥束CT重建 9．7．1锥束CT重建 9．7．2从3D到4D锥束
CT 9．7．3基于深度学习的
重建 9．8金属伪影消除 9．8．1金属伪影失真 9．8．2经典的MAR方法 9．8．3基于深度学习的MAR
方法 总结和复习* 随堂测试* 第3单元图 像 编 码 第10章图像编码基础 10．1图像压缩原理 10．1．1数据冗余 10．1．2图像编解码 10．1．3图像保真度和
质量 10．2编码定理 10．2．1信息单位和信源
描述 10．2．2无失真编码
定理 10．2．3率失真编码
定理 10．3位平面编码 10．3．1位平面分解
方法 10．3．2位平面编码
方法 10．4变长编码 10．4．1哥伦布编码 10．4．2哈夫曼编码 10．4．3香农法诺编码 10．4．4算术编码 总结和复习* 随堂测试* 第11章图像变换编码 11．1可分离和正交图像变换 11．2离散余弦变换 11．3正交变换编码 11．3．1正交变换编码
系统 11．3．2子图像尺寸
选择 11．3．3变换选择 11．3．4比特分配 11．4小波变换 11．4．1小波变换基础 11．4．21D小波变换 11．4．3快速小波变换 11．4．42D小波变换 11．5小波变换编码 11．5．1小波变换编解码
系统 11．5．2基于提升小波的
编码 总结和复习* 随堂测试* 第12章更多图像编码方法 12．1基于符号的编码 12．2LZW编码 12．3预测编码 12．3．1无损预测编码 12．3．2有损预测编码 12．4矢量量化 12．5准无损编码 12．6比较和评述 12．6．1不同方法特性的
比较 12．6．2其他编码方法 总结和复习* 随堂测试* 第4单元拓 展 技 术 第13章图像信息安全 13．1水印原理和特性 13．1．1水印的嵌入和
检测 13．1．2水印特性 13．1．3水印分类 13．2DCT域图像水印 13．2．1无意义水印
算法 13．2．2有意义水印
算法 13．3DWT域图像水印 13．3．1人眼视觉特性 13．3．2小波水印算法 13．4零水印 13．4．1原理和步骤 13．4．2特征提取 13．5水印性能评判 13．5．1失真测度 13．5．2基准测量和
攻击 13．5．3水印性能测试
示例 13．6特定媒体和领域的水印 13．6．1数据库水印 13．6．23D网格水印 13．6．3生物医学数据
水印 13．6．4特殊应用领域中
的水印 13．7图像认证和取证 13．7．1基本概念 13．7．2图像被动取证 13．7．3图像可逆认证 13．7．4图像取证示例 13．7．5图像反取证 13．8图像信息隐藏 13．8．1信息隐藏技术
分类 13．8．2基于迭代混合的
图像隐藏 总结和复习* 随堂测试* 第14章彩色图像处理 14．1彩色视觉和色度图 14．1．1彩色视觉基础 14．1．2三基色与色
匹配 14．1．3色度图 14．2彩色模型 14．2．1面向硬设备的彩色
模型 14．2．2面向视觉感知的彩
色模型 14．3伪彩色增强 14．4真彩色处理 14．4．1处理策略 14．4．2单分量变换
增强 14．4．3全彩色增强 14．4．4全彩色滤波和
消噪 总结和复习* 随堂测试* 第15章视频图像处理 15．1视频表达和格式 15．1．1视频基础 15．1．2彩色电视制式 15．2运动分类和表达 15．3运动检测 15．3．1利用图像差的运动
检测 15．3．2基于模型的运动
检测 15．3．3频域运动检测 15．4视频滤波 15．4．1基于运动检测的
滤波 15．4．2基于运动补偿的
滤波 15．4．3消除匀速直线运动
模糊
15．5视频编码 15．5．1视频预测编码 15．5．23D立体视频可
扩展编码 15．5．3基于深度学习的
视频编码 15．5．4多视点视频
编码 15．6视频水印 15．6．1视频水印与版权
保护 15．6．2视频零水印 总结和复习* 随堂测试* 第16章多尺度图像处理 16．1多尺度表达 16．2高斯和拉普拉斯金字塔 16．2．1高斯金字塔 16．2．2拉普拉斯金
字塔 16．2．3重建原始图像 16．3多尺度变换技术 16．3．1三类多尺度变换
技术 16．3．2多尺度变换技术
比较 16．4基于多尺度小波的处理 16．5超分辨率技术基础 16．5．1基本模型和技术
分类 16．5．2基于单幅图像的超
分辨率复原 16．5．3基于多幅图像的超
分辨率重建 16．6典型超分辨率方法 16．6．1传统超分辨率
方法 16．6．2基于示例的学习
方法 16．6．3结合全变分正则化
的超分辨率 16．6．4基于稀疏表达的超
分辨率重建 16．6．5基于局部约束线性
编码的超分辨率
重建 16．7基于深度学习的超分辨率
研究概况 总结和复习* 随堂测试* 附录A图像国际标准 A．1国际标准 A．2二值图像压缩国际标准 A．3静止图像压缩国际标准 A．4运动图像压缩国际标准 A．5多媒体国际标准
主题索引 部分思考题和练习题解答* 参考文献*
分辨率 1．1．3图像质量 1．2图像工程简介 1．2．1图像技术和图像
工程 1．2．2图像工程的3个
层次 1．2．3图像工程相关学科
和领域 1．2．4图像工程的技术
应用 1．2．5图像工程文献统计
分类 1．3图像处理系统 1．3．1系统构成框图 1．3．2图像采集 1．3．3图像显示和打印 1．3．4图像存储 1．3．5图像处理 1．4内容框架和特点 总结和复习* 随堂测试* 第1单元图 像 增 强 第2章点操作空域增强 2．1图像坐标变换 2．1．1基本坐标变换 2．1．2坐标变换扩展 2．2图像间运算 2．2．1算术和逻辑运算 2．2．2图像间算术运算的
应用 2．3图像灰度映射 2．3．1灰度映射原理 2．3．2典型灰度映射
函数 2．3．3针对性灰度映射 2．4直方图变换 2．4．1直方图均衡化 2．4．2直方图规定化 总结和复习* 随堂测试* 第3章模板操作空域增强 3．1像素间联系 3．1．1像素的邻域和
邻接 3．1．2像素间的连接和
连通 3．1．3像素间距离 3．2模板运算 3．3线性滤波 3．3．1线性平滑滤波 3．3．2线性锐化滤波 3．4非线性滤波 3．4．1非线性平滑滤波 3．4．2非线性锐化滤波 3．4．3线性和非线性混合
滤波 3．5局部增强 总结和复习* 随堂测试* 第4章频域图像增强 4．1频域技术原理 4．2傅里叶变换 4．2．12D傅里叶变换 4．2．2傅里叶变换定理 4．2．3快速傅里叶变换 4．3低通和高通滤波 4．3．1低通滤波 4．3．2高通滤波 4．4带通和带阻滤波 4．5同态滤波 4．5．1亮度成像模型 4．5．2同态滤波增强 4．5．3同态滤波改进 总结和复习* 随堂测试* 第5章图像噪声消除 5．1噪声概述 5．1．1噪声描述 5．1．2噪声概率密度
函数 5．2典型噪声滤波器 5．2．1均值类滤波器 5．2．2排序类统计滤
波器 5．2．3选择性滤波器 5．3开关中值滤波器 5．3．1开关中值滤波
原理 5．3．2基于开关的自适应
加权均值滤波器 5．3．3进一步的改进 5．4结合深度学习的图像去噪 5．4．1非开关随机值脉冲
噪声消除 5．4．2强噪声图像去噪 5．4．3基于多通道GAN的
图像去噪 5．4．4地震图像中噪声滤波
结果的分类 总结和复习* 随堂测试* 第2单元图 像 恢 复 第6章图像退化和恢复 6．1图像退化及模型 6．1．1图像退化示例 6．1．2图像退化模型 6．2无约束恢复 6．2．1无约束恢复公式 6．2．2逆滤波 6．3有约束恢复 6．3．1有约束恢复公式 6．3．2维纳滤波器 6．3．3有约束*小平方
恢复 6．4交互式恢复 6．5估计运动模糊核 6．5．1快速盲反卷积 6．5．2基于CNN的方法 6．6低分辨率图像去模糊 6．6．1生成对抗网络
结构 6．6．2损失函数设计 6．6．3多类生成对抗
网络 总结和复习* 随堂测试* 第7章图像校正和修补 7．1图像仿射变换 7．1．1一般仿射变换 7．1．2特殊仿射变换 7．1．3变换间的联系 7．2几何失真校正 7．2．1空间变换 7．2．2灰度插值 7．3图像修补 7．3．1图像修补原理 7．3．2图像修补技术的
分类 7．4图像修复 7．4．1全变分模型 7．4．2混合模型 7．5图像补全 7．5．1基于范例的方法 7．5．2结合稀疏表达的
方法 7．6加权稀疏非负矩阵分解
算法 7．6．1加权非负矩阵
分解 7．6．2区域填充 7．6．3基于EM算法的
WSNMF 7．7上下文驱动的混合方法 7．7．1总体流图 7．7．2预处理步骤 7．7．3基于范例修补
步骤 7．7．4结合扩散修补 7．8图像修补中的AE和
GAN 7．8．1基于AE的技术 7．8．2基于GAN的技术 7．8．3上下文编码器 7．8．4技术比较 总结和复习* 随堂测试* 第8章图像去雾 8．1图像去雾方法分类 8．1．1非学习型图像
去雾 8．1．2学习型图像去雾 8．2暗通道先验去雾算法及
改进 8．2．1基本方法 8．2．2尺度自适应 8．2．3透射率估计 8．2．4大气光区域确定 8．2．5大气光值校正 8．2．6浓雾图像去雾 8．3改善失真的综合去雾算法 8．3．1算法流程框图 8．3．2T空间转换 8．3．3透射率空间的大气
散射图 8．3．4天空区域检测 8．3．5对比度增强 8．4夜间图像去雾 8．4．1受摄影负片成像启发
的方法 8．4．2结合亮通道和暗通道
先验 8．4．3基于深度学习
网络 8．5去雾效果评价 8．5．1可见边缘梯度法 8．5．2基于视觉感知的
评价 8．5．3主客观结合的评价
实例 总结和复习* 随堂测试* 第9章图像投影重建 9．1投影重建方式 9．1．1透射断层成像 9．1．2发射断层成像 9．1．3反射断层成像 9．1．4电阻抗断层成像 9．1．5磁共振成像 9．2投影重建原理 9．2．1基本模型 9．2．2拉东变换 9．3傅里叶反变换重建 9．4逆投影重建 9．4．1逆投影重建原理 9．4．2卷积逆投影重建 9．4．3其他逆投影重建
方法 9．5迭代重建 9．5．1迭代重建模型 9．5．2代数重建技术 9．5．3*大似然*大期望
重建算法 9．6综合重建方法 9．74D锥束CT重建 9．7．1锥束CT重建 9．7．2从3D到4D锥束
CT 9．7．3基于深度学习的
重建 9．8金属伪影消除 9．8．1金属伪影失真 9．8．2经典的MAR方法 9．8．3基于深度学习的MAR
方法 总结和复习* 随堂测试* 第3单元图 像 编 码 第10章图像编码基础 10．1图像压缩原理 10．1．1数据冗余 10．1．2图像编解码 10．1．3图像保真度和
质量 10．2编码定理 10．2．1信息单位和信源
描述 10．2．2无失真编码
定理 10．2．3率失真编码
定理 10．3位平面编码 10．3．1位平面分解
方法 10．3．2位平面编码
方法 10．4变长编码 10．4．1哥伦布编码 10．4．2哈夫曼编码 10．4．3香农法诺编码 10．4．4算术编码 总结和复习* 随堂测试* 第11章图像变换编码 11．1可分离和正交图像变换 11．2离散余弦变换 11．3正交变换编码 11．3．1正交变换编码
系统 11．3．2子图像尺寸
选择 11．3．3变换选择 11．3．4比特分配 11．4小波变换 11．4．1小波变换基础 11．4．21D小波变换 11．4．3快速小波变换 11．4．42D小波变换 11．5小波变换编码 11．5．1小波变换编解码
系统 11．5．2基于提升小波的
编码 总结和复习* 随堂测试* 第12章更多图像编码方法 12．1基于符号的编码 12．2LZW编码 12．3预测编码 12．3．1无损预测编码 12．3．2有损预测编码 12．4矢量量化 12．5准无损编码 12．6比较和评述 12．6．1不同方法特性的
比较 12．6．2其他编码方法 总结和复习* 随堂测试* 第4单元拓 展 技 术 第13章图像信息安全 13．1水印原理和特性 13．1．1水印的嵌入和
检测 13．1．2水印特性 13．1．3水印分类 13．2DCT域图像水印 13．2．1无意义水印
算法 13．2．2有意义水印
算法 13．3DWT域图像水印 13．3．1人眼视觉特性 13．3．2小波水印算法 13．4零水印 13．4．1原理和步骤 13．4．2特征提取 13．5水印性能评判 13．5．1失真测度 13．5．2基准测量和
攻击 13．5．3水印性能测试
示例 13．6特定媒体和领域的水印 13．6．1数据库水印 13．6．23D网格水印 13．6．3生物医学数据
水印 13．6．4特殊应用领域中
的水印 13．7图像认证和取证 13．7．1基本概念 13．7．2图像被动取证 13．7．3图像可逆认证 13．7．4图像取证示例 13．7．5图像反取证 13．8图像信息隐藏 13．8．1信息隐藏技术
分类 13．8．2基于迭代混合的
图像隐藏 总结和复习* 随堂测试* 第14章彩色图像处理 14．1彩色视觉和色度图 14．1．1彩色视觉基础 14．1．2三基色与色
匹配 14．1．3色度图 14．2彩色模型 14．2．1面向硬设备的彩色
模型 14．2．2面向视觉感知的彩
色模型 14．3伪彩色增强 14．4真彩色处理 14．4．1处理策略 14．4．2单分量变换
增强 14．4．3全彩色增强 14．4．4全彩色滤波和
消噪 总结和复习* 随堂测试* 第15章视频图像处理 15．1视频表达和格式 15．1．1视频基础 15．1．2彩色电视制式 15．2运动分类和表达 15．3运动检测 15．3．1利用图像差的运动
检测 15．3．2基于模型的运动
检测 15．3．3频域运动检测 15．4视频滤波 15．4．1基于运动检测的
滤波 15．4．2基于运动补偿的
滤波 15．4．3消除匀速直线运动
模糊
15．5视频编码 15．5．1视频预测编码 15．5．23D立体视频可
扩展编码 15．5．3基于深度学习的
视频编码 15．5．4多视点视频
编码 15．6视频水印 15．6．1视频水印与版权
保护 15．6．2视频零水印 总结和复习* 随堂测试* 第16章多尺度图像处理 16．1多尺度表达 16．2高斯和拉普拉斯金字塔 16．2．1高斯金字塔 16．2．2拉普拉斯金
字塔 16．2．3重建原始图像 16．3多尺度变换技术 16．3．1三类多尺度变换
技术 16．3．2多尺度变换技术
比较 16．4基于多尺度小波的处理 16．5超分辨率技术基础 16．5．1基本模型和技术
分类 16．5．2基于单幅图像的超
分辨率复原 16．5．3基于多幅图像的超
分辨率重建 16．6典型超分辨率方法 16．6．1传统超分辨率
方法 16．6．2基于示例的学习
方法 16．6．3结合全变分正则化
的超分辨率 16．6．4基于稀疏表达的超
分辨率重建 16．6．5基于局部约束线性
编码的超分辨率
重建 16．7基于深度学习的超分辨率
研究概况 总结和复习* 随堂测试* 附录A图像国际标准 A．1国际标准 A．2二值图像压缩国际标准 A．3静止图像压缩国际标准 A．4运动图像压缩国际标准 A．5多媒体国际标准
主题索引 部分思考题和练习题解答* 参考文献*
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图像工程——上册:图像处理(第5版) 作者简介
章毓晋，1989年获比利时列日大学应用科学博士学位。1989—1993年为荷兰德尔夫特大学博士后及研究人员。1993年到中国北京清华大学工作，1997年被聘为教授，1998年被评为博士生导师。2014年成为教学科研系列长聘教授。2003年学术休假期间同时被聘为新加坡南洋理工大学访问教授。 在清华大学，先后开出并讲授10多门本科生和研究生课程。在南洋理工大学，开出并讲授过研究生课程：“现代图像分析（英语）”。已编写出版了图像工程系列教材第1版、第2版、第3版和第4版，以及其他中英文图像工程教材约20本，还翻译出版了多本国外图像工程教材。已在国内外发表了30多篇教学研究论文。 主要科学研究领域为其积极倡导的图像工程（图像处理、图像分析、图像理解及其技术应用）和相关学科。从1996年起已连续二十八年对中国图像工程的研究及主要文献进行了系统的年度分类总结综述。已在国内外发表了500多篇图像工程研究论文，出版了专著《图象分割》，《基于内容的视觉信息检索》，《基于子空间的人脸识别》，编著了《英汉图像工程辞典》（第1版和第2版）和《图像工程技术选编》，主编了《Advances in Image and Video Segmentation》，《Semantic-Based Visual Information Retrieval》，《Advances in Face Image Analysis: Techniques and Technologies》。
现为中国图象图形学学会名誉监事长，会士；国际光学工程协会（SPIE）会士（因在图像工程方面的成就）。
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