圖像處理具有重要意義，因?yàn)樗�能夠增�?qiáng)和處理各個(gè)領(lǐng)域的圖像。圖像處理發(fā)揮關(guān)鍵作用的一個(gè)突出領(lǐng)域是醫(yī)學(xué)成像。在這里，它對(duì)醫(yī)學(xué)圖像的分析和診斷做出了重大貢獻(xiàn)，包括X射線(xiàn)、CT掃描和MRI圖像。通過(guò)使用圖像處理技術(shù)，醫(yī)療保健專(zhuān)業(yè)人員可以提取有價(jià)值的信息，實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的診斷和治療計(jì)劃。監(jiān)控系統(tǒng)也嚴(yán)重依賴(lài)圖像處理算法。這些算法有助于物體檢測(cè)、跟蹤和圖像質(zhì)量的提高，從而提高監(jiān)視操作的有效性。此外，圖像處理算法支持面部識(shí)別，增強(qiáng)了各種應(yīng)用中的安全措施。遙感應(yīng)用也極大地受益于圖像處理技術(shù)。通過(guò)使用這些技術(shù)，可以分析衛(wèi)星和航空?qǐng)D像，以監(jiān)測(cè)環(huán)境、管理資源，并為科學(xué)研究和決策提供有價(jià)值的見(jiàn)解。多媒體應(yīng)用程序，包括照片編輯軟件和視頻游戲，利用圖像處理來(lái)增強(qiáng)和操縱圖像，以獲得最佳顯示質(zhì)量。這些應(yīng)用程序利用算法來(lái)調(diào)整亮度、對(duì)比度、顏色和其他視覺(jué)屬性，可增強(qiáng)用戶(hù)的視覺(jué)體驗(yàn)。

機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）是人工智能（AI）的一個(gè)分支，它使系統(tǒng)能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，并在不需要常規(guī)編程的情況下做出明智的預(yù)測(cè)或決策。ML在各個(gè)領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。例如，在自動(dòng)化中，ML算法可以自動(dòng)地執(zhí)行原本依賴(lài)人工干預(yù)的任務(wù)，從而減少錯(cuò)誤并提高整體效率。預(yù)測(cè)分析是ML發(fā)揮關(guān)鍵作用的另一個(gè)領(lǐng)域。通過(guò)分析龐大的數(shù)據(jù)集，ML模型可以檢測(cè)模式并進(jìn)行預(yù)測(cè)，推動(dòng)股市分析、欺詐檢測(cè)和客戶(hù)行為分析等應(yīng)用。ML也有助于決策過(guò)程，因?yàn)樗�的算法基于�?shù)據(jù)提供了有價(jià)值的見(jiàn)解和建議，幫助機(jī)構(gòu)做出更明智和優(yōu)化的決策�？傮w來(lái)說(shuō)，ML是人工智能中一個(gè)強(qiáng)大的領(lǐng)域，為自動(dòng)化任務(wù)、生成預(yù)測(cè)和支持各個(gè)領(lǐng)域的決策過(guò)程提供了巨大的潛力。

圖像處理和機(jī)器學(xué)習(xí)的集成利用兩個(gè)領(lǐng)域的技術(shù)來(lái)分析和理解圖像。采用圖像處理技術(shù)，包括濾波、分割和特征提取，對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理。隨后，ML算法開(kāi)始發(fā)揮作用，通過(guò)分類(lèi)、聚類(lèi)和目標(biāo)檢測(cè)等任務(wù)來(lái)分析和解釋處理后的數(shù)據(jù)。最終目標(biāo)是利用每個(gè)領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)，構(gòu)建能夠在無(wú)須人工干預(yù)的情況下自主分析和理解圖像的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)。這種融合允許圖像處理技術(shù)提高圖像質(zhì)量，從而提高M(jìn)L算法的性能。同時(shí)，ML算法使圖像的分析和解釋自動(dòng)化，從而減少了對(duì)人工干預(yù)的依賴(lài)。通過(guò)將這兩個(gè)領(lǐng)域結(jié)合起來(lái)，實(shí)現(xiàn)了強(qiáng)大的協(xié)同作用，從而開(kāi)發(fā)出穩(wěn)健高效的圖像分析和理解系統(tǒng)。

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)，并為該領(lǐng)域的進(jìn)一步探索奠定了必要的基礎(chǔ)。在從上冊(cè)獲得的知識(shí)的基礎(chǔ)上，下冊(cè)更多關(guān)注圖像分析中更深入的內(nèi)容，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（MS）算法的分割，以及奇異值分解（SVD）在圖像壓縮中的應(yīng)用。此外，下冊(cè)還結(jié)合了應(yīng)用于圖像處理的幾種重要ML技術(shù)。認(rèn)識(shí)到ML在圖像分析中日益增長(zhǎng)的重要性及其增強(qiáng)圖像處理任務(wù)的潛力，下冊(cè)中整合了相關(guān)的ML方法。綜合性的下冊(cè)擴(kuò)展了上冊(cè)的基礎(chǔ)知識(shí)，使讀者能夠深入研究圖像處理的更復(fù)雜方面，同時(shí)也融入了ML技術(shù)的力量。

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學(xué)習(xí)或溫習(xí)每一冊(cè)的內(nèi)容，而不必依賴(lài)另一冊(cè)的上下文或理解。通過(guò)獨(dú)立的結(jié)構(gòu)使讀者能夠采用模塊化的方法，根據(jù)需要關(guān)注特定主題或重新閱讀特定章節(jié)。這一劃分，讀者能夠根據(jù)個(gè)人需求和偏好靈活地使用全書(shū)，增強(qiáng)他們的學(xué)習(xí)體驗(yàn)，并促進(jìn)對(duì)內(nèi)容的更有針對(duì)性的探索。

基于從上冊(cè)獲得的基礎(chǔ)知識(shí)，下冊(cè)探討圖像分析中更深入的主題，以及這些主題與ML強(qiáng)大技術(shù)之間的相互關(guān)系。除了這些深入的圖像處理概念和技術(shù)外，下冊(cè)還探討了ML技術(shù)在圖像分析中的集成。認(rèn)識(shí)到ML在該領(lǐng)域日益增長(zhǎng)的重要性，本冊(cè)中納入了相關(guān)的ML方法。通過(guò)理解和應(yīng)用這些ML技術(shù)，可以解鎖圖像分析的新維度，并增強(qiáng)圖像處理工作流的功能。

在回顧了大量考慮圖像處理技術(shù)和ML概念的書(shū)籍后，作者發(fā)現(xiàn)它們的一個(gè)共同趨勢(shì)是以具有堅(jiān)實(shí)數(shù)學(xué)背景的讀者為目標(biāo)。認(rèn)識(shí)到需要一種更具包容性、技術(shù)重點(diǎn)更少的方式，作者考慮創(chuàng)作一本能夠吸引更多讀者和學(xué)生的書(shū)。全書(shū)涵蓋了其他可比文獻(xiàn)中的所有基本主題，但特別強(qiáng)調(diào)了方法的清晰解釋、實(shí)際實(shí)施和現(xiàn)實(shí)應(yīng)用。其目的是盡量減少對(duì)復(fù)雜數(shù)學(xué)細(xì)節(jié)的強(qiáng)調(diào)，同時(shí)優(yōu)先考慮對(duì)概念的全面理解和實(shí)際應(yīng)用。通過(guò)采用這種方式，全書(shū)旨在使圖像處理技術(shù)和ML概念更容易被更廣泛的讀者所接受和吸引，并確保讀者獲得充實(shí)和啟發(fā)性的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。

全書(shū)不僅涵蓋了圖像處理和ML方面的高級(jí)概念和技術(shù)，還強(qiáng)調(diào)了對(duì)大量代碼和實(shí)現(xiàn)的包含。作者認(rèn)識(shí)到這一方面促進(jìn)了對(duì)內(nèi)容全面理解的重要性。即使是數(shù)學(xué)能力很強(qiáng)的讀者，在觀察到代碼中實(shí)現(xiàn)的方法之前，也可能會(huì)遇到完全掌握特定方法的挑戰(zhàn)。通過(guò)提供算法和方法的代碼實(shí)現(xiàn)，可以減少混淆或不確定性，從而增強(qiáng)理解和知識(shí)轉(zhuǎn)移。這種方法使讀者能夠在全書(shū)中不斷進(jìn)步，從較簡(jiǎn)單的方法開(kāi)始，逐漸進(jìn)展到更復(fù)雜的方法。借助實(shí)現(xiàn)的代碼關(guān)注計(jì)算方面，讀者可以直觀地觀察各種模型，增強(qiáng)數(shù)學(xué)領(lǐng)悟力，更深入地理解主題。

雖然其他可比較的書(shū)籍通常優(yōu)先考慮該學(xué)科的理論方面，或提供算法開(kāi)發(fā)的一般方法，但全書(shū)根據(jù)我們的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)采取了不同的方法。我們觀察到，當(dāng)學(xué)生能夠訪(fǎng)問(wèn)他們可以操作和實(shí)驗(yàn)的代碼時(shí)，會(huì)更有效地掌握內(nèi)容。與此相一致，全書(shū)使用MATLAB作為實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的編程語(yǔ)言。MATLAB在工程師中廣受歡迎，并為各個(gè)學(xué)科提供了廣泛的函數(shù)庫(kù)。盡管其他編程語(yǔ)言，如Java、R、C 和Python也在工程中使用，但MATLAB因其獨(dú)特的功能和在該領(lǐng)域從業(yè)者中的熟悉度而脫穎而出。通過(guò)使用MATLAB，我們旨在為讀者提供實(shí)用和動(dòng)手的體驗(yàn)，使他們能夠修改和探索代碼，進(jìn)一步增強(qiáng)他們對(duì)概念的理解，并培養(yǎng)他們?cè)诂F(xiàn)實(shí)世界場(chǎng)景中應(yīng)用這些技術(shù)的能力。

圖像處理和ML中使用的大量計(jì)算方法對(duì)初學(xué)者來(lái)說(shuō)可能過(guò)于困難，這主要是由于其中涉及大量數(shù)學(xué)概念和技術(shù)。雖然一些實(shí)用書(shū)籍試圖通過(guò)介紹已有的各種方法來(lái)應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，但它們可能無(wú)法充分滿(mǎn)足問(wèn)題假設(shè)的情況，因此需要修改或調(diào)整算法。為了突破這一局限性，全書(shū)能否提供領(lǐng)會(huì)和理解基礎(chǔ)數(shù)學(xué)所需的概念變得至關(guān)重要。全書(shū)的目的是通過(guò)對(duì)常用算法、流行的圖像處理和ML方法進(jìn)行全面而可接受的探索，并強(qiáng)調(diào)保持嚴(yán)謹(jǐn)性，從而達(dá)到一種平衡。通過(guò)實(shí)現(xiàn)這種平衡，全書(shū)旨在為讀者提供必要的概念基礎(chǔ)，使他們能夠在圖像處理和ML的復(fù)雜環(huán)境中導(dǎo)航，同時(shí)培養(yǎng)他們修改和調(diào)整算法以適應(yīng)特定要求的能力。

雖然圖像處理方法通常涉及復(fù)雜的數(shù)學(xué)概念，但即使不深入了解其數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，也可以使用這些模型。對(duì)許多讀者來(lái)說(shuō)，學(xué)習(xí)圖像處理和ML的一種更容易實(shí)現(xiàn)的方法是通過(guò)編程，而不是復(fù)雜的數(shù)學(xué)方程。認(rèn)識(shí)到這一點(diǎn)，本書(shū)旨在滿(mǎn)足這一目標(biāo)，提供實(shí)用和方便的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。通過(guò)強(qiáng)調(diào)編程實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用程序，我們努力使讀者能夠以可接近的方式掌握?qǐng)D像處理和ML的概念和技術(shù)。我們的目標(biāo)是彌合理論和實(shí)踐之間的差距，使讀者能夠在現(xiàn)實(shí)世界中有效地應(yīng)用這些方法，即使他們的數(shù)學(xué)知識(shí)可能有限。

為了有效地教授圖像處理和ML，將理論知識(shí)與實(shí)際的計(jì)算機(jī)練習(xí)相結(jié)合是有益的，可以使學(xué)生能夠編寫(xiě)自己的圖像數(shù)據(jù)處理代碼。這種實(shí)踐方法使學(xué)生能夠更深入地理解所涉及的原理和技術(shù)。鑒于圖像處理原理在ML和數(shù)據(jù)分析等各個(gè)領(lǐng)域都有應(yīng)用，因此對(duì)精通這些概念的工程師的需求越來(lái)越大。因此，許多大學(xué)通過(guò)提供涵蓋最常用的圖像處理技術(shù)的綜合課程來(lái)滿(mǎn)足這一需求。圖像處理被廣泛認(rèn)為是一門(mén)非常實(shí)用的學(xué)科，它通過(guò)展示如何將圖像變換轉(zhuǎn)換為代碼來(lái)激發(fā)學(xué)生的靈感，從而產(chǎn)生視覺(jué)上吸引人的效果。通過(guò)將理論與實(shí)踐練習(xí)相結(jié)合，讀者可掌握在現(xiàn)實(shí)世界場(chǎng)景中有效應(yīng)用圖像處理技術(shù)的必要技能和知識(shí)，為應(yīng)對(duì)該領(lǐng)域的挑戰(zhàn)和機(jī)遇做好準(zhǔn)備。

本書(shū)的內(nèi)容選擇經(jīng)過(guò)深思熟慮，重點(diǎn)是它在教學(xué)環(huán)境中的適用性。因此，它是一本為科學(xué)、電氣工程和計(jì)算數(shù)學(xué)領(lǐng)域的本科生和研究生量身定制的綜合性教材，特別適合圖像處理計(jì)算機(jī)視覺(jué)人工視覺(jué)圖像理解等課程。本書(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，并確保攻讀這些科目的學(xué)生獲得全面的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。

下冊(cè)的組織方式使讀者能夠輕松地理解每一章的目標(biāo)，使用MATLAB程序的實(shí)踐練習(xí)可加強(qiáng)理解。下冊(cè)共6章，每一章的細(xì)節(jié)如下：

第1章分析、應(yīng)用和操作形態(tài)學(xué)濾波器，該濾波器使用結(jié)構(gòu)元素來(lái)改變圖像結(jié)構(gòu)。這些濾波器用于二值圖像和灰度圖像。

第2章討論了彩色圖像的處理。本章的中心點(diǎn)是借助彩色表達(dá)和轉(zhuǎn)換將現(xiàn)有的圖像處理方法用于顏色圖像處理的編程技術(shù)。

第3章描述了圖像像素之間的幾何運(yùn)算。使用幾何運(yùn)算，可以使圖像變形。換句話(huà)說(shuō)，像素值可以改變它們的位置。這類(lèi)操作的示例包括位移、旋轉(zhuǎn)、縮放或扭曲。幾何運(yùn)算在實(shí)踐中被廣泛使用，特別是在當(dāng)前和現(xiàn)代的圖形用戶(hù)界面與視頻游戲中。

本書(shū)的后半部分考慮了圖像處理與ML的集成，探討了如何使用ML算法求解圖像處理公式。這一部分由3章組成，每章的細(xì)節(jié)如下：

第4章討論了圖像匹配或定位圖像中已知部分的問(wèn)題，該部分通常被描述為模式。為了檢測(cè)模式，選擇了相關(guān)方法。這種類(lèi)型的問(wèn)題在諸如在立體視覺(jué)中搜索參考點(diǎn)、確定場(chǎng)景中特定目標(biāo)的位置或?qū)�圖像序列中目標(biāo)的跟蹤等應(yīng)用中是典型的。

第5章討論了從特征的角度對(duì)圖像進(jìn)行分割。均值偏移（MS）方案對(duì)應(yīng)已經(jīng)廣泛用于分割的聚類(lèi)方法。本章討論了使用MS算法進(jìn)行分割的方法。

第6章考慮了將奇異值分解（SVD）用于圖像壓縮。SVD是計(jì)算中重要的矩陣分解范式之一。SVD提供了一種數(shù)值穩(wěn)定的矩陣分解，可以用于多種目的，并可保證其存在。這些ML概念可以應(yīng)用于圖像處理，例如壓縮和模式鑒別。

在5年多的時(shí)間里，我們測(cè)試了將這些材料展現(xiàn)給不同受眾的多種方式。此外，我們的學(xué)生，主要是墨西哥瓜達(dá)拉哈拉大學(xué)的CUCEI學(xué)生，給予了極大的寬容。所有與同事的合作、協(xié)助和討論也可以寫(xiě)成一章。致所有人，我們的感恩見(jiàn)證。

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