内容简介

图像处理和机器学习联合用于图像的分析和理解。图像处理借助滤波、分割、特征提取技术实现图像的预处理，机器学习算法则借助分类、聚类、目标检测技术解释处理的数据。本书作为教材，面向图像处理领域的学生和教师，覆盖了一些流行的图像处理方法和手段的理论基础和实际应用。

《图像处理与机器学习》分为两册，本书是上册，依次介绍图像处理的基本概念和技术，从像素运算和它们的性质开始，探索空域滤波、边缘检测、二值图分割和处理、角点检测和直线检测。本书为对理解图像处理核心概念和实际应用感兴趣的读者提供了坚实的理论基础，并构建了所需的准备工作，以进一步学习下册的内容。

本书为图像处理相关专业的教师和学生而写，本书内容的清晰组织形式也对应用程序开发人员和工程人员具有吸引力。

目录

第1章 像素运算
1.1 引言
1.2 改变像素强度值
1.2.1 对比度和照度或亮度
1.2.2 限定像素运算的结果
1.2.3 图像补
1.2.4 阈值分割
1.3 直方图和像素运算
1.3.1 直方图
1.3.2 图像采集特性
1.3.3 用MATLAB计算图像的直方图
1.3.4 彩色图像的直方图
1.3.5 像素运算对直方图的影响
1.3.6 自动对比度调整
1.3.7 累积直方图
1.3.8 直方图线性均衡化
1.4 伽马校正
1.4.1 伽马函数
1.4.2 伽马校正的应用
1.5 MATLAB像素操作
1.5.1 用MATLAB改变对比度和亮度
1.5.2 用MATLAB阈值化分割图像
1.5.3 用MATLAB进行对比度
1.5.4 用MATLAB进行直方图均衡化
1.6 多源像素运算
1.6.1 逻辑和算术运算
1.6.2 Alpha混合运算
参考文献
第2章 空域滤波
2.1 引言
2.2 什么是滤波器
2.3 空域线性滤波器
2.3.1 滤波器矩阵
2.3.2 滤波操作
2.4 MATLAB中滤波操作的计算
2.5 线性滤波器的类型
2.5.1 平滑滤波器
2.5.2 “盒”滤波器
2.5.3 高斯滤波器
2.5.4 差分滤波器
2.6 线性滤波器的形式特征
2.6.1 线性卷积和相关
2.6.2 线性卷积性质
2.6.3 滤波器的可分离性
2.6.4 滤波器的脉冲响应
2.7 用MATLAB对图像加噪声
2.8 空域非线性滤波器
2.8.1 最大值和最小值滤波器
2.8.2 中值滤波器
2.8.3 具有多重性窗口的中值滤波器
2.8.4 其他非线性滤波器
2.9 MATLAB中的线性空域滤波器
2.9.1 相关尺寸和卷积
2.9.2 处理图像边框
2.9.3 实现线性空域滤波器的MATLAB函数
2.9.4 实现非线性空域滤波器的MATLAB函数
2.10 二值滤波器
参考文献
第3章 边缘检测
3.1 边缘和轮廓
3.2 用基于梯度的技术检测边缘
3.2.1 偏导数和梯度
3.2.2 导出的滤波器
3.3 边缘检测滤波器
3.3.1 蒲瑞维特算子和索贝尔算子
3.3.2 罗伯特算子
3.3.3 罗盘算子
3.3.4 用MATLAB检测边缘
3.3.5 用于边缘检测的MATLAB函数
3.4 基于二阶导数的算子
3.4.1 使用二阶导数技术的边缘检测
3.4.2 图像的锐化增强
3.4.3 用MATLAB实现拉普拉斯滤波器和增强锐度
3.4.4 坎尼滤波器
3.4.5 实现坎尼滤波器的MATLAB工具
参考文献
第4章 二值图分割和处理
4.1 引言
4.2 分割
4.3 阈值化
4.4 最优阈值
4.5 大津算法
4.6 用区域生长分割
4.6.1 初始像素
4.6.2 局部搜索
4.7 二值图中的目标标记
4.7.1 暂时标记目标（步骤1）
4.7.2 标记的传播
4.7.3 相邻标记
4.7.4 解决冲突（步骤2）
4.7.5 用MATLAB实现目标标记算法
4.8 二值图中的目标边界
4.8.1 外轮廓和内轮廓
4.8.2 轮廓识别和目标标记的结合
4.8.3 MATLAB实现
4.9 二值目标的表达
4.9.1 长度编码
4.9.2 链码
4.9.3 差分链码
4.9.4 形状数
4.9.5 傅里叶描述符
4.10 二值目标的特征
4.10.1 特征
4.10.2 几何特征
4.10.3 周长
4.10.4 面积
4.10.5 紧凑度和圆度
4.10.6 围盒
参考文献
第5章 角点检测
5.1 图像中的角点
5.2 哈里斯算法
5.2.1 结构矩阵
5.2.2 结构矩阵的滤波
5.2.3 本征值和本征矢量的计算
5.2.4 角点值函数（V）
5.2.5 角点的确定
5.2.6 算法实现
5.3 用MATLAB确定角点位置
5.4 其他角点检测器
5.4.1 博代检测器
5.4.2 基尔希和罗森菲尔德检测器
5.4.3 王和布雷迪检测器
参考文献
第6章 直线检测
6.1 图像中的结构
6.2 哈夫变换
6.2.1 参数空间
6.2.2 累积记录矩阵
6.2.3 参数化模型改变
6.3 哈夫变换的实现
6.4 在MATLAB中编程实现哈夫变换
6.5 用MATLAB函数检测直线
参考文献

前言/序言

图像处理是一个重要的研究领域，因为它能改善和操纵各种应用中的图像，如在分析和诊断中起着重要作用的X射线、CT扫描和MRI图像等医学影像。图像处理算法可以用于监控系统，以检测和跟踪物体，增强图像质量，并进行面部识别。在遥感中，图像处理技术用于分析各种情况下的卫星和航空图像，以实现环境监测和资源管理等目的。在多媒体

系统，如照片编辑软件和视频游戏中，它应用于增强和操纵图像显示。总体而言，图像处理具有广泛的应用，并已成为许多行业的关键工具，这使其成为一个重要的研究领域。

机器学习（ML）是人工智能的一个研究领域，它允许在没有明确编程的情况下从数据中学习并做出预测或决策。例如，在自动化领域中ML算法可以自动完成原本需要人工干预的任务，减少错误并提高效率； 在预测分析中，ML模型可以分析大量数据，以识别模式并进行预测，这可以用于各种应用，如股市分析、欺诈检测和客户行为分析； 在决策中，ML算法可以根据数据提供见解和建议，帮助机构做出更好、更明智的决策。

图像处理和机器学习的结合涉及使用两个领域的技术来分析和理解图像。图像处理技术用于对图像进行预处理，如滤波、分割和特征提取，而ML算法用于分析和解释处理后的数据，如分类、聚类和目标检测。目的是利用每个领域的优势构建计算机视觉系统，在无须人工干预的情况下自动分析和理解图像。通过这种组合，图像处理技术可以提高图像的质量，从而提高ML算法的性能。ML算法可以自动分析和解释图像，这可减少手动干预。

我们的主要目标是编写一本全面的教科书，将之作为图像处理课程的有用资源。为此，我们精心安排内容，涵盖了流行图像处理方法的理论基础和实际应用。从像素运算到几何变换，从空间滤波到图像分割，从边缘检测到彩色图像处理，完全涵盖了处理和理解图像所必需的广泛主题。此外，因为认识到ML在图像处理中日益增强的相关性，所以引入了基本的ML概念及其在该领域的应用。通过介绍这些概念，旨在为读者提供必要的知识，利用ML技术执行各种图像处理任务。我们的最终愿望是让全书成为学生和从业者的有用工具，让他们对图像处理的基本原理有一个扎实的理解，并能够在现实世界中应用这些技术。

为了涵盖所有重要信息，有必要包括许多章节和程序。因此，全书包含了大量的内容和编程示例。然而，一本包含多个章节和程序的单册书可能会让读者应接不暇，因此我们决定将全书分为两册。进行拆分的主要目的是确保读者恰当地处理和理解全书内容。通过将内容分为两册，使得全书变得更容易理解和使用，防止读者被巨量信息所淹没。这种深思熟虑的划分有助于获得更顺畅的学习体验，使读者能够更有效地浏览和深入研究内容，并以自己的节奏掌握概念和技术。总的来说，将全书分为两册的决定旨在优化读者对本书提供的大量材料和程序的理解效果和参与感。

为了确保读者能够有效地浏览和领悟全书内容，我们决定将其分为两册： 上册为《图像处理基础》，下册为《图像分析和机器学习》。

上册涵盖了图像处理的基本概念和技术，包括像素操作、空间滤波、边缘检测、图像分割、角点检测和几何变换。它为读者理解图像处理的核心原理和实际应用奠定了坚实的基础。通过重点关注上册的6章内容，可为对该领域的进一步探索奠定必要的基础。在从上册获得的知识的基础上，下册更多关注图像分析的内容。它涵盖了一系列主题，包括形态滤波器、彩色图像处理、几何变换、图像匹配识别、基于特征使用均移算法的分割以及奇异值分解（SVD）在图像压缩中的应用。除了介绍图像处理的先进概念和技术外，下册还提供了应用于该领域的几种重要的ML技术。因为认识到ML在图像分析中日益重要的意义，并了解其在增强图像处理任务方面的潜力，下册引入了相关的ML方法。

将全书分为两册，使得每一册都能单独作为独立的、自包含的资源，这意味着读者可以灵活地独立学习或温习每一册的内容，而不必依赖另一册的上下文或理解。通过保持独立的结构，读者可以按模块化的方式处理材料，根据需要关注特定方面或重新阅读特定章节。

上册介绍图像处理的基本概念和技术。它为理解图像处理的核心原理和实际应用奠定了基础。通过关注这些基本主题，上册旨在让读者对图像处理的核心概念和基本技术有一个扎实的理解。它构成了在下册中进一步探索更深入主题和ML应用程序的基础。无论你是该领域的学生还是从业者，上册都将为你提供必要的知识，使你能够自信地领会和完成图像处理任务。

许多关于图像处理技术的书籍都是面向具有强大数学背景的读者的。在回顾了各种相关书籍后，作者注意到需要对这些主题采取更通用、技术性较低的方法，以吸引更广泛的读