随着计算机能力的提高和现代数学的发展，基于数理统计、傅里叶变换等传统方法的图像信息处理技术日趋成熟。寻求基于新理论和新思想的图像信息处理技术，对于拓展图像发展空间有着十分重要的科学意义和应用价值。
灰色系统理论，简称灰色理论，是我国学者邓聚龙于1982年创立的。贫信息不确定系统的普遍存在使得灰色理论逐渐成为一个辐射面大、渗透力强的新兴领域。目前，灰色理论已经广泛应用于工业、农业、经济、军事等领域，带来了显著的社会效益和经济效益，而且由此带动产生了一系列交叉学科，如灰色水文学、灰色历史学、灰色地质学等。
1993年，Huang等人首次将灰色模型用于图像压缩，把灰色理论引入到图像处理技术中。在以后的近20年里，基于灰色理论的图像增强、图像隐藏等新方法和新技术如雨后春笋般出现，并迅速渗透到图像工程中的三个层次，充分体现出灰色理论在图像信息处理中的可行性、有效性和旺盛的生命力。然而，同任何新生事物一样，灰色理论在图像工作中的应用还刚刚起步，很多问题有待于进一步研究解决。主要体现在： ①结合图像特点的理论创新成果不多，关于强噪声干扰图像、含有复杂噪声的SAR图像，以及图像处理算法性能评价技术等更多应用中的研究还非常少； ②现有应用局限在图像压缩、边缘检测等若干点，没有形成公认的模型或方法，持续进展和报道少，至今没有相关著作和图书； ③在理论基础方面，基于灰色模型的应用研究相对成熟，而基于灰色关联分析、灰色聚类等其他灰色理论的应用研究较少； ④灰色理论的理论框架、研究方法、研究范式还没有被国际学术界广泛认知和认同，灰色理论在图像处理方面的文章不少，但学术影响力较小，引用频次高且有国际影响力的论文更是凤毛麟角。
为了将“小样本数据建模与分析”特色的灰色理论更好地应用到图像处理技术中，拓展数字图像处理技术的发展空间，作者之一从博士阶段即开始致力于灰色理论在图像信息处理与分析方面的应用研究，本书正集合了其攻读博士学位、从事博士后工作，以及指导研究生从事灰色理论在图像信息处理中的课题取得的一些研究成果。这些成果先后得到航空基金委航空基金、中国博士后科学基金、陕西省自然科学基金和国家自然科学基金等多项基金的支持与资助，在此表示衷心的感谢！
本书以数字图像处理为应用背景，总结归纳灰色预测和灰色关联分析的基本理论和方法，同时吸收灰色理论及其方法的新发展，给出灰色理论在一系列数字图像信息处理技术中的应用实例。本书的特色是把图像看作一个“部分信息已知、部分信息未知”的灰色系统，噪声抑制、图像增强、图像融合、图像匹配、边缘检测、图像分割以及图像处理算法性能评价都是“小样本、贫信息不确定”问题，是灰色系统中某些“灰色信息”逐步“白化”的灰色过程。利用灰色理论的“小样本建模和数据分析”优势，解决图像工程中多种典型应用的若干问题。本书取材广泛，内容新颖，叙述通俗易懂，充分反映了近年来灰色理论在图像工程中应用的最新研究动态，展示了灰色理论潜在的旺盛生命力，是作者进行的一次跨学科合作的有益尝试。
由于个人时间和精力有限，在博大精深且发展日新月异的数字图像处理技术中的应用不可能一一深入钻研。作者的研究初衷是验证灰色理论在图像更多应用中的有效性与先进性，但作者所建议的方法可能难免不够精细完善。作者在研究过程中也常常觉得对某些方法的研究意犹未尽，希望本书能对图像工程领域的科技工作者、研究生、生产人员推动该方向的发展起到抛砖引玉的作用。只有在更多研究人员的共同参与和努力下，才能有力推动具有我国特色的灰色理论在图像工程中的显著发展，形成“灰色图像学”，扩大图像灰色处理技术的国际影响力，在科学研究的全球学术界占有一席之地。
目前，本书大部分内容已在我校硕士研究生“灰色理论及其应用”和“图像处理技术”等课程的讲授中试用多届，收到了良好效果。作为一本特色鲜明的研究生教材，本著作反映了我校研究生课程与教学改革的成效，是我校在高等师范院校课程建设与教学改革中的成果，为陕西师范大学优秀研究生教材资助项目(GERP1103)。此外，本书的编写和出版还得到了国家自然科学基金(60803088)和陕西省青年科技新星项目(2011kjxx17)的资助，特此致谢！清华大学出版社的领导、编辑和工作人员为本书的出版付出了辛勤的劳动，在此表示衷心感谢！
因作者水平有限，书中难免存在疏漏和不足之处，敬请读者批评指正。
作者2011年10月
