圖像處理是一個重要的研究領(lǐng)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(zhì)量，并進行面部識別。在遙感中，圖像處理技術(shù)用于分析各種情況下的衛(wèi)星和航空圖像，以實現(xiàn)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�？傮w而言，圖像處理具有廣泛的應用，并已成為許多行業(yè)的關(guān)鍵工具，這使其成為一個重要的研究領(lǐng)域。

機器學習（ML）是人工智能的一個研究領(lǐng)域，它允許在沒有明確編程的情況下從數(shù)據(jù)中學習并做出預測或決策。例如，在自動化領(lǐng)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(shù)據(jù)，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(jù)數(shù)據(jù)提供見解和建議，幫助機構(gòu)做出更好、更明智的決策。

圖像處理和機器學習的結(jié)合涉及使用兩個領(lǐng)域的技術(shù)來分析和理解圖像。圖像處理技術(shù)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(shù)據(jù)，如分類、聚類和目標檢測。目的是利用每個領(lǐng)域的優(yōu)勢構(gòu)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(shù)可以提高圖像的質(zhì)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(nèi)容，涵蓋了流行圖像處理方法的理論基礎(chǔ)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(guān)性，所以引入了基本的ML概念及其在該領(lǐng)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(shù)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(xiàn)實世界中應用這些技術(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，全書包含了大量的內(nèi)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?shù)靥幚砗屠斫馊珪鴥?nèi)容。通過將內(nèi)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(nèi)容，并以自己的節(jié)奏掌握概念和技術(shù)。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(lǐng)悟全書內(nèi)容，我們決定將其分為兩冊： 上冊為《圖像處理基礎(chǔ)》，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(shù)，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(chǔ)。通過重點關(guān)注上冊的6章內(nèi)容，可為對該領(lǐng)域的進一步探索奠定必要的基礎(chǔ)。在從上冊獲得的知識的基礎(chǔ)上，下冊更多關(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(shù)外，下冊還提供了應用于該領(lǐng)域的幾種重要的ML技術(shù)。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(guān)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(nèi)容，而不必依賴另一冊的上下文或理解。通過保持獨立的結(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際應用奠定了基礎(chǔ)。通過關(guān)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(shù)有一個扎實的理解。它構(gòu)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(chǔ)。無論你是該領(lǐng)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(lǐng)會和完成圖像處理任務。

許多關(guān)于圖像處理技術(shù)的書籍都是面向具有強大數(shù)學背景的讀者的。在回顧了各種相關(guān)書籍后，作者注意到需要對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生。全書包含了其他類似書籍中的所有主題，但更強調(diào)解釋、實踐和使用方法，而較少強調(diào)數(shù)學細節(jié)。

全書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現(xiàn)。作者認為這是本書的一個重要特點。即使是那些數(shù)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(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(xiàn)的代碼）的關(guān)注使他們能夠看懂各種模型，并加強他們的數(shù)學理解。

許多類似的書只關(guān)注理論內(nèi)容，而那些涵蓋實際實現(xiàn)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(jīng)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(nèi)容。全書使用MATLAB作為編程語言來實現(xiàn)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(shù)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(xiàn)脫穎而出。

對于初學者來說，由于涉及大量的數(shù)學概念和技術(shù)，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(diào)整算法。為了實現(xiàn)這一點，至關(guān)重要的是，全書提供了領(lǐng)會和理解基礎(chǔ)數(shù)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(xiàn)平衡，重點是嚴謹性。

盡管圖像處理方法涉及大量的數(shù)學概念，但在不深入了解其數(shù)學基礎(chǔ)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(shù)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(xiàn)這一目標。

通過將理論知識與計算機實踐練習相結(jié)合，允許學生編寫自己的圖像數(shù)據(jù)處理代碼，從而有效地完成圖像處理教學。隨著圖像處理原理被廣泛地應用于各種領(lǐng)域，如ML和數(shù)據(jù)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(shù)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(zhuǎn)換為代碼，以產(chǎn)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(shù)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(zhì)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(guān)系，并使用MATLAB的數(shù)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(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(shù)量、位置和組成目標的像素數(shù)量。

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

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(nèi)容呈現(xiàn)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