深度學習憑借其在識別應用領域中超高的預測準確率，在圖像處理領域獲得了極大關註，這勢必將提升現有圖像處理系統的性能並開創新的應用領域。利用捲積神經網絡等深層神經網絡的解決方案，可以逐漸取代基於算法可解釋的傳統圖像處理工作。盡管圖像預處理、後期處理和信號處理仍在大量採用現有方法，但在圖像分類應用中，深度學習變得愈加重要。在該背景下，本書系統介紹了深度學習在數字圖像處理各個研究分支的應用，包括圖像增強、圖像復原、圖像檢索、圖像壓縮、圖像分割、目標檢測、動作識別和圖像配準等。每一部分都對傳統方法做了概述，並穿插介紹本書作者的研究成果，反映了深度學習在數字圖像處理各個研究分支的發展現狀。本書可作為高等院校具有一定電腦基礎的人工智能、自動化、信號與信息處理、電子信息工程、電腦科學與技術、通信工程等專業的研究生或高年級本科生的教材或參考書，也可作為科研院所相關專業的科技工作者的參考書。
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