"本书作为数字图像分析和识别的理论课程，总结并升华了“信号与系统”、“数字信号处理”、“通信原理”等课程的学习内容，结合现代图像处理系统设计与实现，将图像理论与实际用例相结合。教材的主要内容包括图像增强、图像复原（增加了超分辨率图像重构和图像复原在医学上的应用）、图像压缩编码（增加了数字图像水印和基于KLT高光谱图像压缩算法）、模式识别技术（增加了深度学习和深度卷积神经网络），并给出了基于压缩感知和深度学习的数字图像处理与模式识别技术的应用举例。
教材的编写遵循“数字图像处理与模式识别”课程的教学体系，即实现从系统框架、数学模型、时域/频域分析到现代图像处理算法的知识点有机衔接，可更好地满足电类工科各专业人才在图像处理领域知识的融通与迁移、实践技能的训练与提升、创新思维的培养与形成等方面的能力与素质需求。
本教材可作为高等院校相关专业大专、本科、研究生的实践教学、实验教材或教学参考书。"

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