圖像處理是一個重要的研究領域，因為它能改善和操縱各種應用中的圖像，如在分析和診斷中起著重要作用的X射線、CT掃描和MRI圖像等醫(yī)學影像。圖像處理算法可以用于監(jiān)控系統(tǒng)，以檢測和跟蹤物體，增強圖像質量，并進行面部識別。在遙感中，圖像處理技術用于分析各種情況下的衛(wèi)星和航空圖像，以實現環(huán)境監(jiān)測和資源管理等目的。在多媒體
系統(tǒng)，如照片編輯軟件和視頻游戲中，它應用于增強和操縱圖像顯示。總體而言，圖像處理具有廣泛的應用，并已成為許多行業(yè)的關鍵工具，這使其成為一個重要的研究領域。

機器學習（ML）是人工智能的一個研究領域，它允許在沒有明確編程的情況下從數據中學習并做出預測或決策。例如，在自動化領域中ML算法可以自動完成原本需要人工干預的任務，減少錯誤并提高效率； 在預測分析中，ML模型可以分析大量數據，以識別模式并進行預測，這可以用于各種應用，如股市分析、欺詐檢測和客戶行為分析； 在決策中，ML算法可以根據數據提供見解和建議，幫助機構做出更好、更明智的決策。

圖像處理和機器學習的結合涉及使用兩個領域的技術來分析和理解圖像。圖像處理技術用于對圖像進行預處理，如濾波、分割和特征提取，而ML算法用于分析和解釋處理后的數據，如分類、聚類和目標檢測。目的是利用每個領域的優(yōu)勢構建計算機視覺系統(tǒng)，在無須人工干預的情況下自動分析和理解圖像。通過這種組合，圖像處理技術可以提高圖像的質量，從而提高ML算法的性能。ML算法可以自動分析和解釋圖像，這可減少手動干預。

我們的主要目標是編寫一本全面的教科書，將之作為圖像處理課程的有用資源。為此，我們精心安排內容，涵蓋了流行圖像處理方法的理論基礎和實際應用。從像素運算到幾何變換，從空間濾波到圖像分割，從邊緣檢測到彩色圖像處理，完全涵蓋了處理和理解圖像所必需的廣泛主題。此外，因為認識到ML在圖像處理中日益增強的相關性，所以引入了基本的ML概念及其在該領域的應用。通過介紹這些概念，旨在為讀者提供必要的知識，利用ML技術執(zhí)行各種圖像處理任務。我們的最終愿望是讓全書成為學生和從業(yè)者的有用工具，讓他們對圖像處理的基本原理有一個扎實的理解，并能夠在現實世界中應用這些技術。

為了涵蓋所有重要信息，有必要包括許多章節(jié)和程序。因此，全書包含了大量的內容和編程示例。然而，一本包含多個章節(jié)和程序的單冊書可能會讓讀者應接不暇，因此我們決定將全書分為兩冊。進行拆分的主要目的是確保讀者恰當地處理和理解全書內容。通過將內容分為兩冊，使得全書變得更容易理解和使用，防止讀者被巨量信息所淹沒。這種深思熟慮的劃分有助于獲得更順暢的學習體驗，使讀者能夠更有效地瀏覽和深入研究內容，并以自己的節(jié)奏掌握概念和技術。總的來說，將全書分為兩冊的決定旨在優(yōu)化讀者對本書提供的大量材料和程序的理解效果和參與感。

為了確保讀者能夠有效地瀏覽和領悟全書內容，我們決定將其分為兩冊： 上冊為《圖像處理基礎》，下冊為《圖像分析和機器學習》。

上冊涵蓋了圖像處理的基本概念和技術，包括像素操作、空間濾波、邊緣檢測、圖像分割、角點檢測和幾何變換。它為讀者理解圖像處理的核心原理和實際應用奠定了堅實的基礎。通過重點關注上冊的6章內容，可為對該領域的進一步探索奠定必要的基礎。在從上冊獲得的知識的基礎上，下冊更多關注圖像分析的內容。它涵蓋了一系列主題，包括形態(tài)濾波器、彩色圖像處理、幾何變換、圖像匹配識別、基于特征使用均移算法的分割以及奇異值分解（SVD）在圖像壓縮中的應用。除了介紹圖像處理的先進概念和技術外，下冊還提供了應用于該領域的幾種重要的ML技術。因為認識到ML在圖像分析中日益重要的意義，并了解其在增強圖像處理任務方面的潛力，下冊引入了相關的ML方法。

將全書分為兩冊，使得每一冊都能單獨作為獨立的、自包含的資源，這意味著讀者可以靈活地獨立學習或溫習每一冊的內容，而不必依賴另一冊的上下文或理解。通過保持獨立的結構，讀者可以按模塊化的方式處理材料，根據需要關注特定方面或重新閱讀特定章節(jié)。

上冊介紹圖像處理的基本概念和技術。它為理解圖像處理的核心原理和實際應用奠定了基礎。通過關注這些基本主題，上冊旨在讓讀者對圖像處理的核心概念和基本技術有一個扎實的理解。它構成了在下冊中進一步探索更深入主題和ML應用程序的基礎。無論你是該領域的學生還是從業(yè)者，上冊都將為你提供必要的知識，使你能夠自信地領會和完成圖像處理任務。

許多關于圖像處理技術的書籍都是面向具有強大數學背景的讀者的。在回顧了各種相關書籍后，作者注意到需要對這些主題采取更通用、技術性較低的方法，以吸引更廣泛的讀者和學生。全書包含了其他類似書籍中的所有主題，但更強調解釋、實踐和使用方法，而較少強調數學細節(jié)。

全書不僅涵蓋了圖像處理的關鍵概念和技術，還提供了大量的代碼和實現。作者認為這是本書的一個重要特點。即使是那些數學能力很強的讀者，當他們在代碼中看到它之前，也很難完全掌握一種特定的方法。通過在代碼中實現算法和方法，可消除混淆或不確定性，使技術更容易理解和傳播。采用這種方式，當讀者在書中從較簡單的方法進展到更復雜的方法時，對計算（實現的代碼）的關注使他們能夠看懂各種模型，并加強他們的數學理解。

許多類似的書只關注理論內容，而那些涵蓋實際實現的書通常提供了從頭開始的開發(fā)算法的通用方法。教學經驗表明，當學生能夠訪問他們可以實驗和修改的代碼時，他們會更快地理解書中的內容。全書使用MATLAB作為編程語言來實現系統(tǒng)，因為它在工程師中很受歡迎，并且它為各個學科收集了大量的函數庫。在工程中也會使用其他編程語言，如Java、R、C 和Python，但MATLAB以其獨特的表現脫穎而出。

對于初學者來說，由于涉及大量的數學概念和技術，圖像處理中所使用的眾多計算方法可能會讓人應接不暇。一些實用書籍試圖通過提供已有的各種方法來解決這個問題。然而，如果問題的假設沒有得到滿足怎么辦？在這種情況下，有必要修改或調整算法。為了實現這一點，至關重要的是，全書提供了領會和理解基礎數學所需的概念。全書的目的是通過提供最常用的、全面和可接受的算法和流行的圖像處理方法來實現平衡，重點是嚴謹性。

盡管圖像處理方法涉及大量的數學概念，但在不深入了解其數學基礎的情況下使用這些模型是可能的。對許多讀者來說，通過編程而非復雜的數學模型來學習圖像處理是一個更可行的目標。全書旨在實現這一目標。

通過將理論知識與計算機實踐練習相結合，允許學生編寫自己的圖像數據處理代碼，從而有效地完成圖像處理教學。隨著圖像處理原理被廣泛地應用于各種領域，如ML和數據分析，對精通這些概念的工程師的需求越來越大。許多大學通過提供涵蓋使用最廣泛的技術的圖像處理綜合課程來滿足這一需求。圖像處理被認為是一門非常實用的學科，它啟發(fā)學生了解如何將圖像變換等轉換為代碼，以產生吸引人的視覺效果。

書中的材料是從教學角度選取的。出于這個原因，全書主要作為科學、電氣工程或計算數學的本科生和研究生的教科書。全書適用于圖像處理、計算機視覺、人工視覺和圖像理解等課程。全書旨在為一個完整的學期提供支持涵蓋整個課程的必要材料，并確保研讀這些科目的學生獲得全面的學習體驗。

上冊的組織方式使讀者能夠輕松地理解每一章的目標，并通過使用MATLAB程序的實踐練習來加強他們的理解。它由6章組成，每一章的細節(jié)如下。

第1章探討了像素運算、它們的性質以及它們在圖像處理中的應用。還解釋了圖像直方圖和像素運算之間的關系，并使用MATLAB的數值示例來幫助說明這些概念。

第2章重點分析了空域濾波，即不僅考慮圖像像素本身的原始值，還考慮其相鄰元素的值來修改圖像的每個像素。

第3章描述了圖像的邊緣或輪廓的概念，這對應于圖像分析的一個重要組成部分。還介紹了現有的主要邊緣定位方法、其性質和特殊性，這些方法是在MATLAB中實現的，更便于讀者理解。

第4章介紹了圖像分割和二值圖像的處理。分割包括隔離圖像中的每個單獨的二值目標。隔離開這些目標后，可以評估其各種特性，如目標的數量、位置和組成目標的像素數量。

第5章概述了鑒別角點的主要方法、它們的關鍵特性、定義方程及其在MATLAB中的實現。

第6章介紹了檢測幾何形狀，如直線或圓的主要方法。

在5年多的時間里，我們進行了廣泛的測試和實驗，以有效地將這些內容呈現給不同的受眾。此外，非常感謝我們的學生，特別是墨西哥瓜達拉哈拉大學的CUCEI學生對我們堅定不移的支持和理解。在本書的編寫過程中，我們的同事所提供的寶貴的合作、協(xié)助和討論令人印象深刻。我們向所有為這一成果做出貢獻的人表示最誠摯的感謝。

埃里克·奎亞斯
阿爾瑪·納耶麗·羅德里格斯瓜達拉哈拉，哈利斯科，墨西哥