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高等學(xué)校電子信息類專業(yè)系列教材數(shù)字圖像處理:使用MATLAB分析與實(shí)現(xiàn)/蔡利梅等
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高等學(xué)校電子信息類專業(yè)系列教材數(shù)字圖像處理:使用MATLAB分析與實(shí)現(xiàn)/蔡利梅等 版權(quán)信息
- ISBN：9787302518228
- 條形碼：9787302518228 ; 978-7-302-51822-8
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>>
高等學(xué)校電子信息類專業(yè)系列教材數(shù)字圖像處理:使用MATLAB分析與實(shí)現(xiàn)/蔡利梅等 本書特色
本書是依據(jù)作者近幾年從事數(shù)字圖像處理教學(xué)和研究的體會(huì)，并參考相關(guān)文獻(xiàn)編寫而成的，概括地介紹了數(shù)字圖像處理理論和技術(shù)的基本概念、原理和方法。 全書分為12章，每章闡述數(shù)字圖像處理技術(shù)中的一個(gè)知識(shí)點(diǎn)，內(nèi)容包括數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)、圖像基本運(yùn)算、圖像的正交變換、圖像增強(qiáng)、圖像平滑、圖像銳化、圖像復(fù)原、圖像的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理、圖像分割、圖像描述與分析、圖像編碼等。本書除講解理論外，還配以電子教案及MATLAB演示程序，便于讀者學(xué)習(xí)和掌握數(shù)字圖像處理技術(shù)，以更好地應(yīng)用到實(shí)踐中去。 本書可以作為高等學(xué)校信息與通信工程、信號(hào)與信息處理、電子、計(jì)算機(jī)、遙感等專業(yè)本科生或研究生的教材或參考書，也可以作為相關(guān)工程技術(shù)人員和從事相關(guān)研究與應(yīng)用的其他人員的參考用書。
高等學(xué)校電子信息類專業(yè)系列教材數(shù)字圖像處理:使用MATLAB分析與實(shí)現(xiàn)/蔡利梅等 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書是依據(jù)作者近幾年從事數(shù)字圖像處理教學(xué)和研究的體會(huì)，并參考相關(guān)文獻(xiàn)編寫而成的，概括地介紹了數(shù)字圖像處理理論和技術(shù)的基本概念、原理和方法。 全書分為12章，每章闡述數(shù)字圖像處理技術(shù)中的一個(gè)知識(shí)點(diǎn)，內(nèi)容包括數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)、圖像基本運(yùn)算、圖像的正交變換、圖像增強(qiáng)、圖像平滑、圖像銳化、圖像復(fù)原、圖像的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理、圖像分割、圖像描述與分析、圖像編碼等。本書除講解理論外，還配以電子教案及MATLAB演示程序，便于讀者學(xué)習(xí)和掌握數(shù)字圖像處理技術(shù)，以更好地應(yīng)用到實(shí)踐中去。 本書可以作為高等學(xué)校信息與通信工程、信號(hào)與信息處理、電子、計(jì)算機(jī)、遙感等專業(yè)本科生或研究生的教材或參考書，也可以作為相關(guān)工程技術(shù)人員和從事相關(guān)研究與應(yīng)用的其他人員的參考用書。
高等學(xué)校電子信息類專業(yè)系列教材數(shù)字圖像處理:使用MATLAB分析與實(shí)現(xiàn)/蔡利梅等 目錄
目錄
第1章緒論
1.1圖像的基本概念
1.1.1視覺(jué)與圖像
1.1.2圖像的表示
1.2數(shù)字圖像處理
1.2.1數(shù)字圖像處理的主要內(nèi)容
1.2.2數(shù)字圖像處理技術(shù)的分類
1.2.3數(shù)字圖像處理的應(yīng)用
1.3數(shù)字圖像處理面臨的問(wèn)題
1.4相關(guān)術(shù)語(yǔ)
1.5圖像處理仿真
習(xí)題
第2章數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)
2.1人眼視覺(jué)系統(tǒng)
2.1.1人眼基本構(gòu)造
2.1.2視覺(jué)過(guò)程
2.1.3明暗視覺(jué)
2.1.4顏色視覺(jué)
2.1.5立體視覺(jué)
2.1.6視覺(jué)暫留
2.2色度學(xué)基礎(chǔ)與顏色模型
2.2.1顏色匹配
2.2.2CIE 1931RGB系統(tǒng)
2.2.3CIE 1931標(biāo)準(zhǔn)色度系統(tǒng)
2.2.4CIE 1976 L*a*b*均勻顏色空間
2.2.5孟塞爾表色系統(tǒng)
2.2.6常用顏色模型
2.3數(shù)字圖像的生成與表示
2.3.1圖像信號(hào)的數(shù)字化
2.3.2數(shù)字圖像類型
2.4數(shù)字圖像的數(shù)值描述
2.4.1常用的坐標(biāo)系
2.4.2數(shù)字圖像的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
2.4.3常見數(shù)字圖像格式
2.4.4BMP位圖文件
2.4.5讀取并顯示圖像
2.5綜合實(shí)例
習(xí)題
第3章圖像基本運(yùn)算
3.1圖像幾何變換
3.1.1圖像的幾何變換基礎(chǔ)
3.1.2圖像的位置變換
3.1.3圖像的形狀變換
3.2圖像代數(shù)運(yùn)算
3.3鄰域及模板運(yùn)算
3.4綜合實(shí)例
習(xí)題
第4章圖像的正交變換
4.1離散傅里葉變換
4.1.1一維離散傅里葉變換
4.1.2一維快速傅里葉變換
4.1.3二維離散傅里葉變換
4.1.4二維離散傅里葉變換的性質(zhì)
4.1.5離散傅里葉變換在圖像處理中的應(yīng)用
4.2離散余弦變換
4.2.1一維離散余弦變換
4.2.2二維離散余弦變換
4.2.3離散余弦變換在圖像處理中的應(yīng)用
4.3KL變換
4.3.1KL變換原理
4.3.2圖像KL變換
4.4Radon變換
4.4.1Radon變換的原理
4.4.2Radon變換的實(shí)現(xiàn)
4.4.3Radon變換的性質(zhì)
4.4.4Radon變換的應(yīng)用
4.5小波變換
4.5.1概述
4.5.2小波
4.5.3連續(xù)小波變換
4.5.4離散小波變換
4.5.5正交小波與多分辨分析
4.5.6二維小波變換
4.5.7小波變換在圖像處理中的應(yīng)用
習(xí)題
第5章圖像增強(qiáng)
5.1基于灰度級(jí)變換的圖像增強(qiáng)
5.1.1線性灰度級(jí)變換
5.1.2非線性灰度級(jí)變換
5.2基于直方圖修正的圖像增強(qiáng)
5.2.1灰度直方圖
5.2.2直方圖修正法理論
5.2.3直方圖均衡化
5.2.4局部直方圖均衡化
5.3基于照度反射模型的圖像增強(qiáng)
5.3.1基于同態(tài)濾波的增強(qiáng)
5.3.2基于Retinex理論的增強(qiáng)
5.4基于模糊技術(shù)的圖像增強(qiáng)
5.4.1圖像的模糊特征平面
5.4.2圖像的模糊增強(qiáng)
5.5基于偽彩色處理的圖像增強(qiáng)
5.5.1密度分割法
5.5.2空間域灰度級(jí)彩色變換
5.5.3頻域偽彩色增強(qiáng)
5.6其他圖像增強(qiáng)方法
5.6.1基于對(duì)數(shù)圖像處理模型的圖像增強(qiáng)
5.6.2圖像去霧增強(qiáng)
習(xí)題
第6章圖像平滑
6.1圖像中的噪聲
6.1.1圖像噪聲的分類
6.1.2圖像噪聲的數(shù)學(xué)模型
6.2空間域平滑濾波
6.2.1均值濾波
6.2.2高斯濾波
6.2.3中值濾波
6.2.4雙邊濾波
6.3頻域平滑濾波
6.3.1理想低通濾波
6.3.2巴特沃斯低通濾波
6.3.3指數(shù)低通濾波
6.3.4梯形低通濾波
6.4其他圖像平滑方法
6.4.1基于模糊技術(shù)的平滑濾波
6.4.2基于偏微分方程的平滑濾波
習(xí)題
第7章圖像銳化
7.1圖像邊緣分析
7.2一階微分算子
7.2.1梯度算子
7.2.2Robert算子
7.2.3Sobel算子
7.2.4Prewitt算子
7.3二階微分算子
7.4高斯濾波與邊緣檢測(cè)
7.4.1高斯函數(shù)
7.4.2LOG算子
7.4.3Canny算子
7.5頻域高通濾波
7.6基于小波變換的邊緣檢測(cè)
7.7綜合實(shí)例
7.7.1設(shè)計(jì)思路
7.7.2各模塊設(shè)計(jì)
7.7.3分析
習(xí)題
第8章圖像復(fù)原
8.1圖像退化模型
8.1.1連續(xù)退化模型
8.1.2離散退化模型
8.1.3圖像復(fù)原
8.2圖像退化函數(shù)的估計(jì)
8.2.1基于模型的估計(jì)法
8.2.2基于退化圖像本身特性的估計(jì)法
8.3圖像復(fù)原的代數(shù)方法
8.3.1無(wú)約束*小二乘方復(fù)原
8.3.2約束復(fù)原
8.4典型圖像復(fù)原方法
8.4.1逆濾波復(fù)原
8.4.2維納濾波復(fù)原
8.4.3等功率譜濾波
8.4.4幾何均值濾波
8.4.5約束*小二乘方濾波
8.4.6RichardsonLucy算法
8.5盲去卷積復(fù)原
8.6幾何失真校正
習(xí)題
第9章圖像的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理
9.1形態(tài)學(xué)基礎(chǔ)
9.2二值形態(tài)學(xué)的基礎(chǔ)運(yùn)算
9.2.1基本形態(tài)變換
9.2.2復(fù)合形態(tài)變換
9.3二值圖像的形態(tài)學(xué)處理
9.3.1形態(tài)濾波
9.3.2圖像的平滑處理
9.3.3圖像的邊緣提取
9.3.4區(qū)域填充
9.3.5目標(biāo)探測(cè)——擊中與否變換
9.3.6細(xì)化
9.4灰度形態(tài)學(xué)的基礎(chǔ)運(yùn)算
9.4.1膨脹運(yùn)算和腐蝕運(yùn)算
9.4.2開運(yùn)算和閉運(yùn)算
9.5灰度圖像的形態(tài)學(xué)處理
9.5.1形態(tài)學(xué)平滑
9.5.2形態(tài)學(xué)梯度
9.5.3Tophat和Bottomhat變換
習(xí)題
第10章圖像分割
10.1閾值分割
10.1.1基于灰度直方圖的閾值選擇
10.1.2基于模式分類思路的閾值選擇
10.1.3其他閾值分割方法
10.2邊界分割
10.2.1基于梯度的邊界閉合
10.2.2Hough變換
10.2.3邊界跟蹤
10.3區(qū)域分割
10.3.1區(qū)域生長(zhǎng)
10.3.2區(qū)域合并
10.3.3區(qū)域分裂
10.3.4區(qū)域分裂合并
10.4基于聚類的圖像分割
10.5分水嶺分割
10.6綜合實(shí)例
10.6.1設(shè)計(jì)思路
10.6.2各模塊設(shè)計(jì)
10.6.3分析
習(xí)題
第11章圖像描述與分析
11.1特征點(diǎn)
11.1.1Moravec角點(diǎn)檢測(cè)
11.1.2Harris角點(diǎn)檢測(cè)
11.1.3SUSAN角點(diǎn)檢測(cè)
11.2幾何描述
11.2.1像素間的幾何關(guān)系
11.2.2區(qū)域的幾何特征
11.3形狀描述
11.3.1矩形度
11.3.2圓形度
11.3.3中軸變換
11.4邊界描述
11.4.1邊界鏈碼
11.4.2傅里葉描繪子
11.5矩描述
11.5.1矩
11.5.2與矩相關(guān)的特征
11.6紋理描述
11.6.1聯(lián)合概率矩陣法
11.6.2灰度差分統(tǒng)計(jì)法
11.6.3行程長(zhǎng)度統(tǒng)計(jì)法
11.6.4LBP特征
11.7其他描述
11.7.1梯度方向直方圖
11.7.2Haarlike特征
習(xí)題
第12章圖像編碼
12.1圖像編碼的基本理論
12.1.1圖像壓縮的必要性
12.1.2圖像壓縮的可能性
12.1.3圖像編碼方法的分類
12.1.4圖像編碼壓縮術(shù)語(yǔ)簡(jiǎn)介
12.2圖像的無(wú)損壓縮編碼
12.2.1無(wú)損編碼理論
12.2.2Huffman編碼
12.2.3算術(shù)編碼
12.2.4LZW編碼
12.3圖像的有損壓縮編碼
12.3.1預(yù)測(cè)編碼
12.3.2變換編碼
12.4JPEG標(biāo)準(zhǔn)和JPEG2000
12.4.1JPEG基本系統(tǒng)
12.4.2JPEG2000
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第1章緒論
1.1圖像的基本概念
1.1.1視覺(jué)與圖像
1.1.2圖像的表示
1.2數(shù)字圖像處理
1.2.1數(shù)字圖像處理的主要內(nèi)容
1.2.2數(shù)字圖像處理技術(shù)的分類
1.2.3數(shù)字圖像處理的應(yīng)用
1.3數(shù)字圖像處理面臨的問(wèn)題
1.4相關(guān)術(shù)語(yǔ)
1.5圖像處理仿真
習(xí)題
第2章數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)
2.1人眼視覺(jué)系統(tǒng)
2.1.1人眼基本構(gòu)造
2.1.2視覺(jué)過(guò)程
2.1.3明暗視覺(jué)
2.1.4顏色視覺(jué)
2.1.5立體視覺(jué)
2.1.6視覺(jué)暫留
2.2色度學(xué)基礎(chǔ)與顏色模型
2.2.1顏色匹配
2.2.2CIE 1931RGB系統(tǒng)
2.2.3CIE 1931標(biāo)準(zhǔn)色度系統(tǒng)
2.2.4CIE 1976 L*a*b*均勻顏色空間
2.2.5孟塞爾表色系統(tǒng)
2.2.6常用顏色模型
2.3數(shù)字圖像的生成與表示
2.3.1圖像信號(hào)的數(shù)字化
2.3.2數(shù)字圖像類型
2.4數(shù)字圖像的數(shù)值描述
2.4.1常用的坐標(biāo)系
2.4.2數(shù)字圖像的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
2.4.3常見數(shù)字圖像格式
2.4.4BMP位圖文件
2.4.5讀取并顯示圖像
2.5綜合實(shí)例
習(xí)題
第3章圖像基本運(yùn)算
3.1圖像幾何變換
3.1.1圖像的幾何變換基礎(chǔ)
3.1.2圖像的位置變換
3.1.3圖像的形狀變換
3.2圖像代數(shù)運(yùn)算
3.3鄰域及模板運(yùn)算
3.4綜合實(shí)例
習(xí)題
第4章圖像的正交變換
4.1離散傅里葉變換
4.1.1一維離散傅里葉變換
4.1.2一維快速傅里葉變換
4.1.3二維離散傅里葉變換
4.1.4二維離散傅里葉變換的性質(zhì)
4.1.5離散傅里葉變換在圖像處理中的應(yīng)用
4.2離散余弦變換
4.2.1一維離散余弦變換
4.2.2二維離散余弦變換
4.2.3離散余弦變換在圖像處理中的應(yīng)用
4.3KL變換
4.3.1KL變換原理
4.3.2圖像KL變換
4.4Radon變換
4.4.1Radon變換的原理
4.4.2Radon變換的實(shí)現(xiàn)
4.4.3Radon變換的性質(zhì)
4.4.4Radon變換的應(yīng)用
4.5小波變換
4.5.1概述
4.5.2小波
4.5.3連續(xù)小波變換
4.5.4離散小波變換
4.5.5正交小波與多分辨分析
4.5.6二維小波變換
4.5.7小波變換在圖像處理中的應(yīng)用
習(xí)題
第5章圖像增強(qiáng)
5.1基于灰度級(jí)變換的圖像增強(qiáng)
5.1.1線性灰度級(jí)變換
5.1.2非線性灰度級(jí)變換
5.2基于直方圖修正的圖像增強(qiáng)
5.2.1灰度直方圖
5.2.2直方圖修正法理論
5.2.3直方圖均衡化
5.2.4局部直方圖均衡化
5.3基于照度反射模型的圖像增強(qiáng)
5.3.1基于同態(tài)濾波的增強(qiáng)
5.3.2基于Retinex理論的增強(qiáng)
5.4基于模糊技術(shù)的圖像增強(qiáng)
5.4.1圖像的模糊特征平面
5.4.2圖像的模糊增強(qiáng)
5.5基于偽彩色處理的圖像增強(qiáng)
5.5.1密度分割法
5.5.2空間域灰度級(jí)彩色變換
5.5.3頻域偽彩色增強(qiáng)
5.6其他圖像增強(qiáng)方法
5.6.1基于對(duì)數(shù)圖像處理模型的圖像增強(qiáng)
5.6.2圖像去霧增強(qiáng)
習(xí)題
第6章圖像平滑
6.1圖像中的噪聲
6.1.1圖像噪聲的分類
6.1.2圖像噪聲的數(shù)學(xué)模型
6.2空間域平滑濾波
6.2.1均值濾波
6.2.2高斯濾波
6.2.3中值濾波
6.2.4雙邊濾波
6.3頻域平滑濾波
6.3.1理想低通濾波
6.3.2巴特沃斯低通濾波
6.3.3指數(shù)低通濾波
6.3.4梯形低通濾波
6.4其他圖像平滑方法
6.4.1基于模糊技術(shù)的平滑濾波
6.4.2基于偏微分方程的平滑濾波
習(xí)題
第7章圖像銳化
7.1圖像邊緣分析
7.2一階微分算子
7.2.1梯度算子
7.2.2Robert算子
7.2.3Sobel算子
7.2.4Prewitt算子
7.3二階微分算子
7.4高斯濾波與邊緣檢測(cè)
7.4.1高斯函數(shù)
7.4.2LOG算子
7.4.3Canny算子
7.5頻域高通濾波
7.6基于小波變換的邊緣檢測(cè)
7.7綜合實(shí)例
7.7.1設(shè)計(jì)思路
7.7.2各模塊設(shè)計(jì)
7.7.3分析
習(xí)題
第8章圖像復(fù)原
8.1圖像退化模型
8.1.1連續(xù)退化模型
8.1.2離散退化模型
8.1.3圖像復(fù)原
8.2圖像退化函數(shù)的估計(jì)
8.2.1基于模型的估計(jì)法
8.2.2基于退化圖像本身特性的估計(jì)法
8.3圖像復(fù)原的代數(shù)方法
8.3.1無(wú)約束*小二乘方復(fù)原
8.3.2約束復(fù)原
8.4典型圖像復(fù)原方法
8.4.1逆濾波復(fù)原
8.4.2維納濾波復(fù)原
8.4.3等功率譜濾波
8.4.4幾何均值濾波
8.4.5約束*小二乘方濾波
8.4.6RichardsonLucy算法
8.5盲去卷積復(fù)原
8.6幾何失真校正
習(xí)題
第9章圖像的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理
9.1形態(tài)學(xué)基礎(chǔ)
9.2二值形態(tài)學(xué)的基礎(chǔ)運(yùn)算
9.2.1基本形態(tài)變換
9.2.2復(fù)合形態(tài)變換
9.3二值圖像的形態(tài)學(xué)處理
9.3.1形態(tài)濾波
9.3.2圖像的平滑處理
9.3.3圖像的邊緣提取
9.3.4區(qū)域填充
9.3.5目標(biāo)探測(cè)——擊中與否變換
9.3.6細(xì)化
9.4灰度形態(tài)學(xué)的基礎(chǔ)運(yùn)算
9.4.1膨脹運(yùn)算和腐蝕運(yùn)算
9.4.2開運(yùn)算和閉運(yùn)算
9.5灰度圖像的形態(tài)學(xué)處理
9.5.1形態(tài)學(xué)平滑
9.5.2形態(tài)學(xué)梯度
9.5.3Tophat和Bottomhat變換
習(xí)題
第10章圖像分割
10.1閾值分割
10.1.1基于灰度直方圖的閾值選擇
10.1.2基于模式分類思路的閾值選擇
10.1.3其他閾值分割方法
10.2邊界分割
10.2.1基于梯度的邊界閉合
10.2.2Hough變換
10.2.3邊界跟蹤
10.3區(qū)域分割
10.3.1區(qū)域生長(zhǎng)
10.3.2區(qū)域合并
10.3.3區(qū)域分裂
10.3.4區(qū)域分裂合并
10.4基于聚類的圖像分割
10.5分水嶺分割
10.6綜合實(shí)例
10.6.1設(shè)計(jì)思路
10.6.2各模塊設(shè)計(jì)
10.6.3分析
習(xí)題
第11章圖像描述與分析
11.1特征點(diǎn)
11.1.1Moravec角點(diǎn)檢測(cè)
11.1.2Harris角點(diǎn)檢測(cè)
11.1.3SUSAN角點(diǎn)檢測(cè)
11.2幾何描述
11.2.1像素間的幾何關(guān)系
11.2.2區(qū)域的幾何特征
11.3形狀描述
11.3.1矩形度
11.3.2圓形度
11.3.3中軸變換
11.4邊界描述
11.4.1邊界鏈碼
11.4.2傅里葉描繪子
11.5矩描述
11.5.1矩
11.5.2與矩相關(guān)的特征
11.6紋理描述
11.6.1聯(lián)合概率矩陣法
11.6.2灰度差分統(tǒng)計(jì)法
11.6.3行程長(zhǎng)度統(tǒng)計(jì)法
11.6.4LBP特征
11.7其他描述
11.7.1梯度方向直方圖
11.7.2Haarlike特征
習(xí)題
第12章圖像編碼
12.1圖像編碼的基本理論
12.1.1圖像壓縮的必要性
12.1.2圖像壓縮的可能性
12.1.3圖像編碼方法的分類
12.1.4圖像編碼壓縮術(shù)語(yǔ)簡(jiǎn)介
12.2圖像的無(wú)損壓縮編碼
12.2.1無(wú)損編碼理論
12.2.2Huffman編碼
12.2.3算術(shù)編碼
12.2.4LZW編碼
12.3圖像的有損壓縮編碼
12.3.1預(yù)測(cè)編碼
12.3.2變換編碼
12.4JPEG標(biāo)準(zhǔn)和JPEG2000
12.4.1JPEG基本系統(tǒng)
12.4.2JPEG2000
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
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高等學(xué)校電子信息類專業(yè)系列教材數(shù)字圖像處理:使用MATLAB分析與實(shí)現(xiàn)/蔡利梅等 作者簡(jiǎn)介
蔡利梅 中國(guó)礦業(yè)大學(xué)信息與控制工程學(xué)院副教授。長(zhǎng)期從事圖像處理與模式識(shí)別領(lǐng)域的教學(xué)和研究工作。先后開設(shè)“圖像處理”“模式識(shí)別”“計(jì)算機(jī)圖形學(xué)”“數(shù)字視頻技術(shù)”“圖像分析及識(shí)別” 等多門本科生及研究生課程。獲教育部高等學(xué)校科學(xué)技術(shù)進(jìn)步獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)、河南省科技進(jìn)步獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)、江蘇省科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)三等獎(jiǎng)、中國(guó)煤炭工業(yè)協(xié)會(huì)科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)等省部級(jí)以上科技獎(jiǎng)勵(lì)8項(xiàng)，并獲得其他科技獎(jiǎng)勵(lì)6項(xiàng)；申請(qǐng)國(guó)家發(fā)明專利4項(xiàng)（已獲授權(quán)2項(xiàng)）；出版教材1部；獲校級(jí)優(yōu)秀教學(xué)成果一等獎(jiǎng)1項(xiàng)，全國(guó)煤炭行業(yè)教育教學(xué)成果獎(jiǎng)三等獎(jiǎng)1項(xiàng)。
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