"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***的图像处理方法和手段的理论基础和实际应用。 全书分为两册，本书为下册，依次介绍图像处理更先进的概念和技术，包括形态学滤波器、彩色图像处理、图像中的几何操作、图像匹配、基于特征使用均移算法的分割和奇异值分解在图像压缩中的应用。下册在上册介绍的基础知识之上，结合了若干应用于图像处理的重要机器学习技术。 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成也对应用程序开发人员和工程人员具有吸引力。"

"作者：埃里克•奎亚斯（Erik Cuevas） ，墨西哥瓜达拉哈拉大学教授，墨西哥国家研究员系统成员（SNI III）。研究兴趣包括元启发式和进化算法在图像处理和机器学习中的应用。担任多个国际期刊编委或副主编。阿尔玛·纳耶丽·罗德里格斯（Alma Nayeli Rodriguez），墨西哥瓜达拉哈拉大学教授。译者：章毓晋，清华大学教授，先后开出并讲授10多门本科生和研究生课程。已在国内外发表了550多篇研究论文，已出版中英文教材、专著、工具书等60多册。现为中国图象图形学学会名誉监事长、会士；国际光学工程协会（SPIE）会士（因在图像工程方面的成就）。"

前言 图像处理具有重要意义，因为它能够增强和处理各个领域的图像。图像处理发挥关键作用的一个突出领域是医学成像。在这里，它对医学图像的分析和诊断做出了重大贡献，包括X射线、CT扫描和MRI图像。通过使用图像处理技术，医疗保健专业人员可以提取有价值的信息，实现更准确的诊断和治疗计划。监控系统也严重依赖图像处理算法。这些算法有助于物体检测、跟踪和图像质量的提高，从而提高监视操作的有效性。此外，图像处理算法支持面部识别，增强了各种应用中的安全措施。遥感应用也极大地受益于图像处理技术。通过使用这些技术，可以分析卫星和航空图像，以监测环境、管理资源，并为科学研究和决策提供有价值的见解。多媒体应用程序，包括照片编辑软件和视频游戏，利用图像处理来增强和操纵图像，以获得最佳显示质量。这些应用程序利用算法来调整亮度、对比度、颜色和其他视觉属性，可增强用户的视觉体验。 机器学习（ML）是人工智能（AI）的一个分支，它使系统能够从数据中学习，并在不需要常规编程的情况下做出明智的预测或决策。ML在各个领域都有广泛的应用。例如，在自动化中，ML算法可以自动地执行原本依赖人工干预的任务，从而减少错误并提高整体效率。预测分析是ML发挥关键作用的另一个领域。通过分析庞大的数据集，ML模型可以检测模式并进行预测，推动股市分析、欺诈检测和客户行为分析等应用。ML也有助于决策过程，因为它的算法基于数据提供了有价值的见解和建议，帮助机构做出更明智和优化的决策。总体来说，ML是人工智能中一个强大的领域，为自动化任务、生成预测和支持各个领域的决策过程提供了巨大的潜力。 图像处理和机器学习的...