前言 本书系统地讲述图像处理和图像分析的基础知识，为机器视觉系统的应用开发和图像特征计算与描述、计算机视觉等方面课程的学习打下较好的基础，培养读者对图像数据的学习兴趣并锻炼编程和实践能力。 本书共分7章。第1章是基本概念与系统设计，讲述基本概念，图像系统的硬件组成，摄像机和扫描仪的组成、分类和核心技术指标，图像传感器和智能相机的发展，重点讲述了图像处理与图像分析系统设计的一般流程。第2章是图像增强，讲述常用图像增强方法、图像数据及运算的特点、编程优化方法和图像分块处理、逐像素处理的策略。第3章是图像平滑，讲述常用滤波方法及其思想和特点，以及编程优化技巧。第4章是边缘检测，讲述边缘检测的基本概念和常用算子、边缘锐化，以及两个灵活运用的实例。第5章是图像分割，讲述图像分割的基本概念、基于直方图的阈值选取方法、阈值选取策略、直方图的构造方法等，以及两个光照不均图像的分割实例。第6章是目标形状描述，讲述直线和圆的霍夫变换的基本概念、方法及运用，以及基于链码的目标轮廓跟踪、轮廓填充算法和目标周长、面积的计算。第7章是应用实践，通过两个具体的实际应用，讲述书中原理和方法的灵活运用。 本书根据本科教学的特点，将课程内容精炼到32学时，略去了图像压缩及与之关系紧密的频域处理的相关内容。针对计算机相关专业的编程基础和实践需要，书中编程示例和算法程序全部给出了C/C++源代码，并面向机器视觉系统的应用开发，穿插讲述了图像优化编程技术。 本书融入了作者多年来从事图像处理与分析的教学经验以及在机器视觉领域的研发体会，诸如处理方法的由来与动机、图像分级处理策略、解析法与枚举法、优化编程等； 注重理论和实践相结合，简化数学推导，强化基本概念，以通俗的方式讲述相关的原理与经典方法，并分析它们的优缺点与适用范围； 精心设计了作业和思考题，并通过对实际应用的举例，加深读者对知识的理解，提高灵活运用知识和实践的能力。 本书既可以作为计算机科学与技术、人工智能、数据科学、电子工程等相关专业的本科教学用书，也可作为机器视觉等相关工程技术人员的参考用书。 任明武 2021年3月

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