"《数字图像与视频处理》是‘十三五’江苏省高等学校重点教材，由卢官明、唐贵进、崔子冠编著，机械工业出版社出版。本书详细阐述了数字图像与视频处理的基础知识、核心技术和应用实例，适用于高等院校通信与信息专业学生的学习。"
在数字图像与视频处理领域，本书涵盖了以下几个重要的知识点：
1. **图像与视频处理基础**：这部分内容可能包括图像和视频的基本概念，如像素、色彩模型（RGB、CMYK等）、分辨率、帧率等，以及数字图像和视频的获取、表示和存储方法。
2. **图像增强**：图像增强旨在改善图像的视觉效果，可能涉及亮度和对比度调整、噪声去除、锐化等技术，这些技术常用于提高图像的可读性和分析质量。
3. **形态学图像处理**：形态学图像处理是一种基于数学形态学的图像分析方法，包括膨胀、腐蚀、开闭运算等，常用于边缘检测、物体形态分析和噪声去除。
4. **图像分割**：图像分割是将图像划分为具有不同特征的区域，是图像理解和分析的关键步骤，常用的方法有阈值分割、区域生长、边缘检测和水平集等。
5. **数字图像与视频压缩编码原理及标准**：介绍JPEG、JPEG 2000、MPEG系列（如MPEG-1、MPEG-2、MPEG-4）等压缩标准，讲解压缩原理，如DCT变换、熵编码等。
6. **图像和视频文件格式**：讨论常见的图像（如BMP、JPEG、PNG）和视频（如AVI、MP4、MOV）文件格式，包括它们的结构、优点和应用场景。
7. **数字水印技术**：数字水印是将隐藏的信息嵌入到图像或视频中，用于版权保护和验证，书中可能介绍了水印的嵌入和检测方法。
8. **图像与视频的质量评价**：涵盖主观和客观质量评估方法，如PSNR、SSIM等，用于衡量处理后的图像或视频质量。
9. **基于内容的图像和视频检索**：介绍如何根据图像或视频的内容进行检索，可能涉及颜色直方图、纹理分析、特征匹配等技术。
10. **图像识别**：这是计算机视觉的重要部分，可能涵盖模板匹配、特征提取（如SIFT、SURF）、深度学习方法（如卷积神经网络CNN）在图像分类和目标检测中的应用。
本书不仅关注理论知识的传授，还强调实践应用，结合最新的研究成果，为读者提供了丰富的学习材料。适合电子信息工程、通信工程、电子科学与技术、计算机应用、广播电视工程等相关专业的本科或研究生学习，同时也适合相关领域的工程技术人员和技术管理人员参考。此外，配合提供的电子课件和其他教学资源，有助于教师和学生更好地掌握课程内容。
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