圖像處理是一個(gè)重要的研究領(lǐng)域，因?yàn)樗�能改善和操縱各種應(yīng)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(xué)影像。圖像處理算法可以用于監(jiān)控系統(tǒng)，以檢測(cè)和跟蹤物體，增強(qiáng)圖像質(zhì)量，并進(jìn)行面部識(shí)別。在遙感中，圖像處理技術(shù)用于分析各種情況下的衛(wèi)星和航空?qǐng)D像，以實(shí)現(xiàn)環(huán)境監(jiān)測(cè)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(yīng)用于增強(qiáng)和操縱圖像顯示。總體而言，圖像處理具有廣泛的應(yīng)用，并已成為許多行業(yè)的關(guān)鍵工具，這使其成為一個(gè)重要的研究領(lǐng)域。

機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）是人工智能的一個(gè)研究領(lǐng)域，它允許在沒(méi)有明確編程的情況下從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并做出預(yù)測(cè)或決策。例如，在自動(dòng)化領(lǐng)域中ML算法可以自動(dòng)完成原本需要人工干預(yù)的任務(wù)，減少錯(cuò)誤并提高效率； 在預(yù)測(cè)分析中，ML模型可以分析大量數(shù)據(jù)，以識(shí)別模式并進(jìn)行預(yù)測(cè)，這可以用于各種應(yīng)用，如股市分析、欺詐檢測(cè)和客戶行為分析； 在決策中，ML算法可以根據(jù)數(shù)據(jù)提供見(jiàn)解和建議，幫助機(jī)構(gòu)做出更好、更明智的決策。

圖像處理和機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)合涉及使用兩個(gè)領(lǐng)域的技術(shù)來(lái)分析和理解圖像。圖像處理技術(shù)用于對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)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(shù)據(jù)，如分類(lèi)、聚類(lèi)和目標(biāo)檢測(cè)。目的是利用每個(gè)領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)構(gòu)建計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)，在無(wú)須人工干預(yù)的情況下自動(dòng)分析和理解圖像。通過(guò)這種組合，圖像處理技術(shù)可以提高圖像的質(zhì)量，從而提高M(jìn)L算法的性能。ML算法可以自動(dòng)分析和解釋圖像，這可減少手動(dòng)干預(yù)。

我們的主要目標(biāo)是編寫(xiě)一本全面的教科書(shū)，將之作為圖像處理課程的有用資源。為此，我們精心安排內(nèi)容，涵蓋了流行圖像處理方法的理論基礎(chǔ)和實(shí)際應(yīng)用。從像素運(yùn)算到幾何變換，從空間濾波到圖像分割，從邊緣檢測(cè)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?yàn)檎J(rèn)識(shí)到ML在圖像處理中日益增強(qiáng)的相關(guān)性，所以引入了基本的ML概念及其在該領(lǐng)域的應(yīng)用。通過(guò)介紹這些概念，旨在為讀者提供必要的知識(shí)，利用ML技術(shù)執(zhí)行各種圖像處理任務(wù)。我們的最終愿望是讓全書(shū)成為學(xué)生和從業(yè)者的有用工具，讓他們對(duì)圖像處理的基本原理有一個(gè)扎實(shí)的理解，并能夠在現(xiàn)實(shí)世界中應(yīng)用這些技術(shù)。

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(shū)包含了大量的內(nèi)容和編程示例。然而，一本包含多個(gè)章節(jié)和程序的單冊(cè)書(shū)可能會(huì)讓讀者應(yīng)接不暇，因此我們決定將全書(shū)分為兩冊(cè)。進(jìn)行拆分的主要目的是確保讀者恰當(dāng)?shù)靥幚砗屠斫馊珪?shū)內(nèi)容。通過(guò)將內(nèi)容分為兩冊(cè)，使得全書(shū)變得更容易理解和使用，防止讀者被巨量信息所淹沒(méi)。這種深思熟慮的劃分有助于獲得更順暢的學(xué)習(xí)體驗(yàn)，使讀者能夠更有效地瀏覽和深入研究?jī)?nèi)容，并以自己的節(jié)奏掌握概念和技術(shù)�？偟膩�(lái)說(shuō)，將全書(shū)分為兩冊(cè)的決定旨在優(yōu)化讀者對(duì)本書(shū)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(lǐng)悟全書(shū)內(nèi)容，我們決定將其分為兩冊(cè)： 上冊(cè)為《圖像處理基礎(chǔ)》，下冊(cè)為《圖像分析和機(jī)器學(xué)習(xí)》。

上冊(cè)涵蓋了圖像處理的基本概念和技術(shù)，包括像素操作、空間濾波、邊緣檢測(cè)、圖像分割、角點(diǎn)檢測(cè)和幾何變換。它為讀者理解圖像處理的核心原理和實(shí)際應(yīng)用奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。通過(guò)重點(diǎn)關(guān)注上冊(cè)的6章內(nèi)容，可為對(duì)該領(lǐng)域的進(jìn)一步探索奠定必要的基礎(chǔ)。在從上冊(cè)獲得的知識(shí)的基礎(chǔ)上，下冊(cè)更多關(guān)注圖像分析的內(nèi)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(shí)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(yīng)用。除了介紹圖像處理的先進(jìn)概念和技術(shù)外，下冊(cè)還提供了應(yīng)用于該領(lǐng)域的幾種重要的ML技術(shù)。因?yàn)檎J(rèn)識(shí)到ML在圖像分析中日益重要的意義，并了解其在增強(qiáng)圖像處理任務(wù)方面的潛力，下冊(cè)引入了相關(guān)的ML方法。

將全書(shū)分為兩冊(cè)，使得每一冊(cè)都能單獨(dú)作為獨(dú)立的、自包含的資源，這意味著讀者可以靈活地獨(dú)立學(xué)習(xí)或溫習(xí)每一冊(cè)的內(nèi)容，而不必依賴另一冊(cè)的上下文或理解。通過(guò)保持獨(dú)立的結(jié)構(gòu)，讀者可以按模塊化的方式處理材料，根據(jù)需要關(guān)注特定方面或重新閱讀特定章節(jié)。

上冊(cè)介紹圖像處理的基本概念和技術(shù)。它為理解圖像處理的核心原理和實(shí)際應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。通過(guò)關(guān)注這些基本主題，上冊(cè)旨在讓讀者對(duì)圖像處理的核心概念和基本技術(shù)有一個(gè)扎實(shí)的理解。它構(gòu)成了在下冊(cè)中進(jìn)一步探索更深入主題和ML應(yīng)用程序的基礎(chǔ)。無(wú)論你是該領(lǐng)域的學(xué)生還是從業(yè)者，上冊(cè)都將為你提供必要的知識(shí)，使你能夠自信地領(lǐng)會(huì)和完成圖像處理任務(wù)。

許多關(guān)于圖像處理技術(shù)的書(shū)籍都是面向具有強(qiáng)大數(shù)學(xué)背景的讀者的。在回顧了各種相關(guān)書(shū)籍后，作者注意到需要對(duì)這些主題采取更通用、技術(shù)性較低的方法，以吸引更廣泛的讀者和學(xué)生。全書(shū)包含了其他類(lèi)似書(shū)籍中的所有主題，但更強(qiáng)調(diào)解釋、實(shí)踐和使用方法，而較少?gòu)?qiáng)調(diào)數(shù)學(xué)細(xì)節(jié)。

全書(shū)不僅涵蓋了圖像處理的關(guān)鍵概念和技術(shù)，還提供了大量的代碼和實(shí)現(xiàn)。作者認(rèn)為這是本書(shū)的一個(gè)重要特點(diǎn)。即使是那些數(shù)學(xué)能力很強(qiáng)的讀者，當(dāng)他們?cè)诖�碼中看到它之前，也很難完全掌握一種特定的方法。通過(guò)在代碼中實(shí)現(xiàn)算法和方法，可消除混淆或不確定性，使技術(shù)更容易理解和傳播。采用這種方式，當(dāng)讀者在書(shū)中從較簡(jiǎn)單的方法進(jìn)展到更復(fù)雜的方法時(shí)，對(duì)計(jì)算（實(shí)現(xiàn)的代碼）的關(guān)注使他們能夠看懂各種模型，并加強(qiáng)他們的數(shù)學(xué)理解。

許多類(lèi)似的書(shū)只關(guān)注理論內(nèi)容，而那些涵蓋實(shí)際實(shí)現(xiàn)的書(shū)通常提供了從頭開(kāi)始的開(kāi)發(fā)算法的通用方法。教學(xué)經(jīng)驗(yàn)表明，當(dāng)學(xué)生能夠訪問(wèn)他們可以實(shí)驗(yàn)和修改的代碼時(shí)，他們會(huì)更快地理解書(shū)中的內(nèi)容。全書(shū)使用MATLAB作為編程語(yǔ)言來(lái)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)，因?yàn)樗�在工程師中很受歡迎，并且它為各個(gè)學(xué)科收集了大量的函數(shù)庫(kù)。在工程中也會(huì)使用其他編程語(yǔ)言，如Java、R、C 和Python，但MATLAB以其獨(dú)特的表現(xiàn)脫穎而出。

對(duì)于初學(xué)者來(lái)說(shuō)，由于涉及大量的數(shù)學(xué)概念和技術(shù)，圖像處理中所使用的眾多計(jì)算方法可能會(huì)讓人應(yīng)接不暇。一些實(shí)用書(shū)籍試圖通過(guò)提供已有的各種方法來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。然而，如果問(wèn)題的假設(shè)沒(méi)有得到滿足怎么辦？在這種情況下，有必要修改或調(diào)整算法。為了實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，至關(guān)重要的是，全書(shū)提供了領(lǐng)會(huì)和理解基礎(chǔ)數(shù)學(xué)所需的概念。全書(shū)的目的是通過(guò)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(lái)實(shí)現(xiàn)平衡，重點(diǎn)是嚴(yán)謹(jǐn)性。

盡管圖像處理方法涉及大量的數(shù)學(xué)概念，但在不深入了解其數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的情況下使用這些模型是可能的。對(duì)許多讀者來(lái)說(shuō)，通過(guò)編程而非復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型來(lái)學(xué)習(xí)圖像處理是一個(gè)更可行的目標(biāo)。全書(shū)旨在實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。

通過(guò)將理論知識(shí)與計(jì)算機(jī)實(shí)踐練習(xí)相結(jié)合，允許學(xué)生編寫(xiě)自己的圖像數(shù)據(jù)處理代碼，從而有效地完成圖像處理教學(xué)。隨著圖像處理原理被廣泛地應(yīng)用于各種領(lǐng)域，如ML和數(shù)據(jù)分析，對(duì)精通這些概念的工程師的需求越來(lái)越大。許多大學(xué)通過(guò)提供涵蓋使用最廣泛的技術(shù)的圖像處理綜合課程來(lái)滿足這一需求。圖像處理被認(rèn)為是一門(mén)非常實(shí)用的學(xué)科，它啟發(fā)學(xué)生了解如何將圖像變換等轉(zhuǎn)換為代碼，以產(chǎn)生吸引人的視覺(jué)效果。

書(shū)中的材料是從教學(xué)角度選取的。出于這個(gè)原因，全書(shū)主要作為科學(xué)、電氣工程或計(jì)算數(shù)學(xué)的本科生和研究生的教科書(shū)。全書(shū)適用于圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、人工視覺(jué)和圖像理解等課程。全書(shū)旨在為一個(gè)完整的學(xué)期提供支持涵蓋整個(gè)課程的必要材料，并確保研讀這些科目的學(xué)生獲得全面的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。

上冊(cè)的組織方式使讀者能夠輕松地理解每一章的目標(biāo)，并通過(guò)使用MATLAB程序的實(shí)踐練習(xí)來(lái)加強(qiáng)他們的理解。它由6章組成，每一章的細(xì)節(jié)如下。

第1章探討了像素運(yùn)算、它們的性質(zhì)以及它們?cè)趫D像處理中的應(yīng)用。還解釋了圖像直方圖和像素運(yùn)算之間的關(guān)系，并使用MATLAB的數(shù)值示例來(lái)幫助說(shuō)明這些概念。

第2章重點(diǎn)分析了空域?yàn)V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(lái)修改圖像的每個(gè)像素。

第3章描述了圖像的邊緣或輪廓的概念，這對(duì)應(yīng)于圖像分析的一個(gè)重要組成部分。還介紹了現(xiàn)有的主要邊緣定位方法、其性質(zhì)和特殊性，這些方法是在MATLAB中實(shí)現(xiàn)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(gè)單獨(dú)的二值目標(biāo)。隔離開(kāi)這些目標(biāo)后，可以評(píng)估其各種特性，如目標(biāo)的數(shù)量、位置和組成目標(biāo)的像素?cái)?shù)量。

第5章概述了鑒別角點(diǎn)的主要方法、它們的關(guān)鍵特性、定義方程及其在MATLAB中的實(shí)現(xiàn)。

第6章介紹了檢測(cè)幾何形狀，如直線或圓的主要方法。

在5年多的時(shí)間里，我們進(jìn)行了廣泛的測(cè)試和實(shí)驗(yàn)，以有效地將這些內(nèi)容呈現(xiàn)給不同的受眾。此外，非常感謝我們的學(xué)生，特別是墨西哥瓜達(dá)拉哈拉大學(xué)的CUCEI學(xué)生對(duì)我們堅(jiān)定不移的支持和理解。在本書(shū)的編寫(xiě)過(guò)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(xiàn)的人表示最誠(chéng)摯的感謝。

埃里克·奎亞斯
阿爾瑪·納耶麗·羅德里格斯瓜達(dá)拉哈拉，哈利斯科，墨西哥