第二版前言

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本书从2007年出版以来，在几十多所院校的计算机与电气信息类专业得到了应用，许多老师和读者对本书的进一步改版都给予了特别的关心，并提出了许多宝贵的改进意见。作者在教学中也亲身感受到了学生对数字图像处理这门课的学习热情和对学习中遇到的较多的数学描述所产生的畏难情绪。作者也一直在思考，如何组织本书的内容，才能既保留数字图像处理这门课程的基础性、理论性和严谨性，又能使相关的数学描述与其相应的数字图像处理方法紧耦合地联系，同时又能与时俱进不断引入数字图像处理技术的最新基础性技术和内容，实现教材内容的更新。这也是本书一直没能再版的原因。可喜的是，经过作者最近几年的深入学习和对教学实践经验的总结，已经较好地解决了这个问题，本书呈现给读者的将是一个全新的数字图像处理基础技术的内容体系。

本书共分为13章，第1章介绍数字图像处理的基本概念，第2章介绍数字图像处理的基础知识，第3章介绍数字图像的基本运算，第4章介绍空间域图像增强，第5章介绍频率域图像增强，第6章介绍图像恢复，第7章介绍图像压缩编码，第8章介绍小波图像处理，第9章介绍图像分割，第10章介绍图像特征提取，第11章介绍彩色与多光谱图像处理，第12章介绍形态学图像处理，第13章介绍目标表示与描述。

与第一版内容相比，本书在以下几方面进行了改革和更新：

（1） 将第一版第3章的图像变换中的离散傅里叶变换、离散余弦变换和小波变换3部分内容，分别作为各自的数学基础调整到了第二版第5章的频率域图像增强、第7章的图像压缩编码和第8章的小波图像处理，同时对小波变换部分内容的难点进行了化简。这样组织不仅化解了学生在开始学习本课程不久就集中遇到了一系列的“数学类”知识，而没有尽快地“体验”到数字图像处理方法“本身”和对大量数学描述所产生的畏难情绪，而且实现了数字图像处理技术中的这3种最重要的变换方法与图像本体技术的紧耦合。一方面会使学生直接体会到这些数学基础在图像本体技术上的作用和重要性； 另一方面使学生自然地体验到自己是在学习数字图像处理课而不是在学数学课，进而增加学生对学习这些图像变换基础理论的主动性。

（2） 第二版增加了第3章的数字图像的基本运算内容。新增内容中包括了基于图像相加运算的图像合成、基于图像减法运算的图像变化检测、图像几何运算中的图像平移变换、图像旋转变换、图像镜像、图像转置、图像缩放等，这些内容形象直观、简单易学，属于实用性的数字图像处理技术内容。加上这部分内容位于课程内容开始不久的第3章，会使学生尽快感受到学懂这些数字图像处理技术本体内容的乐趣，进一步增加学习本课程的兴趣。同时，从数字图像技术的实际应用需求出发，增加这些内容也是十分必要的。

（3） 从吸收最新数字图像处理基础技术研究成果和紧跟目前基于特征的图像处理方法研究热点的需求出发，将第一版第7章的图像分割及特征提取扩充成第二版第9章的图像分割和第10章的图像特征提取两章内容。在第10章的图像特征提取一章中，较大篇幅地增加了图像的角点特征及其检测方法、图像的纹理特征及其描述和提取方法等内容，其中的SUSAN角点检测算法和灰度共生矩阵纹理描述及其相应的检测方法代表了数字图像处理技术的最新基础性成果。在该章的图像边缘特征及其检测方法部分中增加了Marr边缘检测算法，进一步突出了基于边缘检测的图像处理技术的基础性和面向应用性。同时，还在第二版第8章的小波图像处理一章中增加了基于小波的图像去噪和图像增强方面的内容。从总体上来说，第二版中也正是第10章的图像特征提取内容的单列和加强，再加上第8章的小波图像处理和第11章的彩色与多光谱图像处理这两章内容，使本书的特色更加显著地体现了出来。

（4）通过对第一版书原有内容的梳理和删减，以及新内容的增加，将第一版的10章内容改成了第二版书的13章内容。从整体上看，第二版的内容体系更加合理和完整。第二版舍去了第一版书中部分非重点内容和与主体内容关联性不强的内容，同时对部分内容进行了修正和完善。 

本书可作为高等院校电子工程、通信工程、信号与信息处理、模式识别与智能系统、信息工程、生物医学工程、计算机科学与技术、数字媒体技术、物联网工程、遥感等学科硕士研究生或大学本科高年级学生的专业基础课教材，也可供从事上述学科及军事侦察、地理信息系统、机器人等相关领域的高等院校师生和科技工作人员参考。

本书的第1~9章内容由李俊山编写，第10、11章内容由李俊山和李旭辉共同编写，第12章和第13章内容由李旭辉编写，附录部分由李俊山编写。

在本书的编写过程中，胡双演、李建军、杨威、谭圆圆、李堃、李龙、张雄美、张士杰、杨亚威、张仲敏、芦鸿雁、张姣等博士和硕士完成了本书中各种图像处理算法的验证和实验图例的实现。此外，书中还引用了一些著作、论文和相关资料的观点，在此一并向他们表示衷心的感谢。

另外，书中难免有不当和疏漏之处，敬请广大读者不吝批评、指正。

李俊山

2013年8月完稿于第二炮兵工程大学

第一版前言

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数字图像处理是信息工程、电子工程、通信工程、信号处理、模式识别与智能系统、生物医学工程、计算机科学与技术、遥感等学科领域中的一个十分活跃且发展迅猛的学科分支。随着计算机技术、数字化技术和Internet技术的发展和广泛应用，数字图像处理已经成为与国计民生密切相关的应用学科，并在推动社会进步和改善人们生活质量方面起着十分重要的作用。

数字图像处理具有多学科交叉、与新技术的发展和应用密切相关、对数学知识的依赖程度高等特点。多年来的数字图像处理课程教学实践表明，一本既适合于初学者，又比较适合于有一定基础的读者，同时还能反映最新技术进展和面向应用的“完整”意义上的教材，是高等院校电子、信号与信息等类专业大学高年级本科生和硕士研究生数字图像处理课程教学中的急需。本书在内容题材的选取上，凝聚了作者十多年来在图像处理技术科研实践中感悟到的，有关从事图像处理技术研究人员所需的理论基础和知识结构的体会；在教学内容的组织上，总结了作者十多年来以赵荣椿老师编著的《数字图像处理导论》为教材给硕士研究生进行教学的经验和教训；在理论体系与技术创新上，汲取了国内外同类著作和教材的精华和成功经验，比较好地构建了数字图像处理教材的内容体系和知识构架。

本书共分为10章，第1章介绍数字图像处理的基本概念，第2章介绍数字图像处理的基础知识，第3章介绍图像变换，第4章介绍图像增强，第5章介绍图像恢复，第6章介绍图像压缩编码，第7章介绍图像分割及特征提取，第8章介绍形态学图像处理，第9章介绍彩色与多光谱图像处理，第10章介绍目标表示与描述。

本书可作为高等院校信息工程、电子工程、通信工程、信号与信息处理、模式识别与智能系统、生物医学工程、计算机科学与技术、遥感等学科硕士研究生和大学本科高年级学生的专业基础课教材，也可供从事上述学科及军事侦察、地理信息系统、机器人等相关领域的高等院校师生和科技工作人员参考。

本书的第1~7章内容由李俊山编写，第8章内容由李俊山和李旭辉共同编写，第9章和第10章内容由李旭辉编写。李俊山并对第9章和第10章内容进行了修改完善。

在本书的编写过程中，胡双演、李建军、杨威等博士和谭圆圆、李龙、夏成龙、吴陟轩、刘帅、李堃、张雄美、陈磊等硕士完成了本书中各种图像处理算法的验证和实验图例的实现；李应歧教授审阅了小波变换部分的书稿。此外，书中还引用了一些著作、论文和相关资料，并吸取了在教学使用中的反馈意见，在此一并表示衷心的感谢。

由于作者学识有限，书中难免有不当之处，敬请广大读者和专家不吝批评、指正。

李俊山

2006年国庆节于第二炮兵工程学院砺剑园