资源介绍
在数字化浪潮席卷各行各业的今天，数字图像作为信息传递最直观、最丰富的载体之一，其处理技术的重要性日益凸显。从医学影像诊断到卫星遥感监测，从智能监控系统到创意媒体制作，图像数据的应用场景无处不在。然而，面对数据量的爆发式增长、跨模态图像转换等复杂任务需求以及图像传输安全性的严峻挑战，传统图像处理技术显得越来越力不从心。正是在这样的背景下，人工智能以其强大的模式学习和特征提取能力，成为推动下一代图像处理技术革新的核心力量。
本书由陈航和刘正军两位学者担任主编。陈航任职于北京航天工程大学空间信息学院，刘正军则来自哈尔滨工业大学物理学院，两位在各自领域都有着深厚的学术积累和丰富的研究经验。他们敏锐地捕捉到了AI与数字图像处理交叉领域的巨大潜力，组织编写了这部综合性著作，旨在为读者搭建一座从理论根基到实践应用的桥梁。
全书内容体系完备，逻辑清晰。开篇以深度学习基础为切入点，系统阐述了支撑现代图像处理的深度神经网络核心原理，涵盖基本架构设计、优化策略选择等关键内容，为读者后续深入学习打下坚实的数学和概念基础。在此基础上，本书进一步深入探讨了诸多前沿技术方向，包括生成式人工智能在图像转换中的应用、强化学习在医学图像分割中的创新实践，以及深度伪造技术的原理与应对策略。同时，书中还专门讨论了对抗性攻击对计算机视觉系统安全构成的威胁，以及智能加密等隐私保护技术，展现了该领域技术创新与安全挑战并存的复杂图景。
作为施普林格出版社“计算智能研究”系列的重要组成部分，本书具有较高的学术严谨性和实践指导价值。该系列已被SCOPUS、DBLP、Web of Science等权威数据库收录，在学术界享有良好声誉。本书既适合人工智能、计算机视觉、数字图像处理等相关专业的高年级本科生和研究生作为教材或参考书使用，也能为从事相关领域研究的科研人员和技术开发者提供有价值的参考。无论是希望系统学习该领域基础理论的入门者，还是寻求技术突破的从业者，都能从这本书中获得启发与帮助。