本书系统介绍了智能图像处理的理论、方法及创新方案，分为智能图像处理技术基础和智能图像处理技术应用两部分。基础部分涵盖了深度学习、人工智能、图像处理及网络模型等内容， 以帮助读者理解并掌握
智能图像处理的基本原理与技术；应用部分详细介绍了图像彩色化、图像风格迁移、图像分割、图像修复和图像超分辨率重建5个热门研究方向，并附有完整程序代码供读者参考。

本书适合人工智能、模式识别、计算机视觉和数字图像处理等领域的研究人员以及相关专业的本科生或研究生参考使用。

本书以基础理论为起点，以解决问题、创新方法为目的，旨在为初学者提供一个高效的入门工具与启发
平台。 本书特点如下：
（1） 以基础理论为起点。 本书从深度学习和智能图像处理的基础知识讲起，包括神经网络的参数学习与误差传递、基础网络模型结构、图像处理基本理论以及5个热点研究方向的算法流程等， 旨在帮助读者掌握学习本书所需的基础知识，避免读者因缺乏相关基础知识而难以理解本书主要内容，有助于读者迅速掌握智能图像处理的理论和方法。 此外，每项关键技术都提供完整程序代码，为阅读和复现经典算法、顶会和顶刊论文的代码奠定基础。
（2） 以解决问题、创新方法为目的。 本书内容涵盖应用背景、基础理论、研究现状、基本方法、应用及改进方法，全面介绍了课题研究的全部环节， 有利于读者系统地了解和掌握智能图像处理技术的整套知识。 特别是对本科生、硕士生和博士生开展一项新的课题研究， 从应用背景和研究现状中发现问题、 提炼问题直到提出自己的创新方法来解决问题的整个研究过程具有重要的指导意义。 每章附有参考文献及扩展阅读， 有助于读者拓宽相关知识面，更加深入地了解各章内容。