前言

图像处理技术在安防、交通、医学、自然资源、农业、环保、智能驾驶、工业、电子商务等领域都有着广泛的应用，尤其在目前各种深度学习技术的推动下，基于图像的应用不断深入，应用领域越来越广。在基于图像训练深度学习模型时，需要获取高质量的样本图像，图像的质量会直接影响模型的精度。因此，掌握样本图像的关键处理技术是构建高精度深度学习模型的前提和关键。本书首先简要介绍图像处理技术，以及深度学习在图像领域中的应用；接着对深度学习在图像处理中的应用技术进行详细介绍，包括图像阴影检测、图像阴影去除、图像噪声处理、图像匀光和匀色等内容；然后对基于卷积神经网络的图像超分辨率重建方法进行讲解；最后以基于深度学习的红树林提取和屋顶提取与绿化评价为例，详细讲解深度学习在图像处理中的应用。本书旨在帮助读者掌握图像处理与深度学习中的关键技术和方法流程，为基于深度学习的各种图像应用奠定基础，提升读者对深度学习模型的应用能力。

本书作者长期从事遥感图像超分辨率重建、机器学习、网络地理信息系统、三维建模、高性能空间计算等计算机和3S交叉学科方向的理论方法研究、教学与应用开发工作，已有十多年的科研经验和应用开发基础，为本书的编写打下了扎实的知识基础。本书涵盖了图像处理与深度学习中的常见算法和模型，按照深度学习样本图像处理的需求逐步进行讲解，内容安排循序渐进，可以使读者更容易掌握相关的知识点。同时，本书还对基于深度学习的图像目标检测与提取应用案例进行精讲，以便读者能够更加深入地学习图像领域中的深度学习技术。

本书面向计算机视觉、模式识别、图像处理与深度学习等相关领域工作者，内容由浅入深、循序渐进，既有详尽的算法原理阐述，又有丰富的结果图形展示，可以使读者更加容易、快速、全面地掌握常用的图像处理算法。对于初学者来说，本书没有任何门槛，初学者只需要按部就班地跟着本书学习即可。无论读者是否有图像处理的经验，都可以借助本书来系统地了解和掌握深度学习中的样本图像处理技术知识点，为基于深度学习的图像处理与行业应用奠定良好的基础。

参与本书编写工作的还有黄颖、韩成德、余仲阳、吴送良、杨亚仑、张之政、张雅婷。在本书的编写和出版过程中，电子工业出版社的田宏峰编辑提出了宝贵的建议，在此表示感谢。本书的出版得到了国家自然科学基金（41971356、41701446）的支持，在此表示诚挚的谢意。由于时间仓促，部分文献可能存在引用缺失的情况，在此向本书所涉及参考资料的作者表示衷心的感谢。感谢盖涛提供的封面设计方案。

由于作者水平有限，书中难免存在不足之处，敬请广大读者和专家批评指正。

郭明强

2022年4月于武汉