人眼是视觉体验的最终判据，人眼视觉特性的感知计算是跨越视觉模型与视觉体验间鸿沟，提升多媒体信号处理系统服务质量和感知质量的关键所在。由于视觉信号采集，压缩，传输和显示的各个阶段中引入的质量下降，图像质量评价在视觉通信系统中起着至关重要的作用。图像质量评价分为主观评价和客观评价，其中客观图像质量评价由于其效率高且易于部署

本书主要介绍函数逼近理论与小波框架理论方法。全书共6章。第1章介绍求解lp（0≤p≤1）优化模型的几个基本核心概念，限制等距性质（RIP）、零空间性质（NSP）以及矩阵相互相干性（MC）条件等，也介绍作者们解决的关于RIP最优上界的一个猜想；第2章通过给出构造确定性测量矩阵的方法，介绍作者们解决的lo优化模型及其求解算

本书是作者在积累多年科研成果的基础上撰写而成的，详细介绍风格迁移领域中的一些算法设计和模型，涉及铅笔画风格实现、图像上色、云南重彩画的数字模拟和合成以及云南重彩画风格化绘制等技术。本书包含4种不同的风格迁移算法，模型构建思路和实现步骤详细透彻。本书立足于图像风格迁移这一大的研究领域，结合作者多年的科研工作经验，本书面向

本书共分为9章，主要内容包括数字图像与机器视觉概述、数字图像工具与软件实现、图像与视觉基础知识、机器视觉系统硬件、图像变换与图像运算、图像增强与复原、图像分割、图像识别与神经网络及数字图像与机器视觉应用实例等内容。本书中部分示例来源于实际工业、农业数字图像及机器视觉应用领域，其技术手段先进、适用范围广。本书既可作为高等

本书针对图像处理中常见的问题，如噪声、对比度不足、颜色不统一等，提供了多种预处理方法。首先，针对低照度图像，本书介绍了一种对比度增强方法，该方法可以有效提高图像的视觉效果，使其更清晰。此外，对于不同相机拍摄的彩色图像间颜色不统一的问题，本书也提出了一种有效的颜色转移方法，确保不同来源的图像在色彩上保持一致。对于灰度化处

本书面向非电子信息类理工科专业的硕士研究生和高年级本科生，系统介绍信号处理与数据分析的基础理论与基本应用，旨在使读者掌握信号处理与数据分析的基本理论与基本方法，并解决各领域科学研究与工程实际中的信号处理相关技术问题。全书共14章，包括信号与系统的基本原理、傅里叶理论和信号与系统的频域分析、信号与系统的复频域分析、信号的

本书主要介绍了图像画质相关的各类底层视觉任务及其相关算法，重点讲解了去噪、超分辨率、去雾、高动态范围、图像合成与图像和谐化、图像增强与图像修饰等多种类型的基础任务的设定及其对应的经典算法和模型。本书讨论了底层视觉任务的基本特征，并从成像过程及图像处理的基础知识出发，系统分析了不同任务下的退化机制，以及对应的算法设计原则

本书系统讨论了近年来图像处理方法的新进展，主要内容包括：图像的变分多尺度分析：ROF模型和TV-L1模型、TV的几个新进展：TV-L1的多尺度分割、梯度差的正则化方法、全局稀疏梯度等；基于迭代正则化和逆尺度空间的多尺度分析：小波、曲波等X-Let及其对应的分解空间，以及利用这些分解空间的等价范数建立的各种图像逆尺度空间

本书在对图像降噪方法的研究现状和经典的图像降噪方法进行回顾总结的基础上，分别针对灰度和彩色图像中不同类型噪声的特点，主要结合脉冲耦合神经网络模型、数学形态学理论、非线性滤波理论、方差稳定变换、模糊集理论等方法，介绍了相应的降噪方法的算法原理及结果。同时还对基于嵌入式系统软硬件平台的图像降噪方法相关实现进行描述，包括实现

本书主要内容包括语义图像分割相关理论和具体事项，在介绍语义图像分割目的和相关技术及传统分割算法的基础上，讲述了从神经网络到深度学习的发展过程，重点介绍了全卷积网络，通过采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换；从而进一步介绍了基于全卷积网络改进的Unet网络，以及两种基于全卷积网络的SegNet网络：正常版与贝