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本書系統(tǒng)介紹了數(shù)字圖像處理的基本概念、原理和技術(shù)方法，以及圖像處理技術(shù)如何用OPENCV編程實現(xiàn)。全書共12章，包括緒論、數(shù)字圖像的基本概念和運算、圖像灰度變換與空間域濾波、圖像的頻域處理、圖像復(fù)原、彩色圖像處理、小波與多分辨率處理、圖像壓縮、形態(tài)學(xué)處理、圖像分割、目標(biāo)的表示與描述、目標(biāo)識別。
本書內(nèi)容既覆蓋圖像處理技術(shù)的專業(yè)基礎(chǔ)知識，又緊跟當(dāng)前數(shù)字圖像處理技術(shù)的發(fā)展動向，用適合理工類數(shù)字圖像初學(xué)者的語言對新技術(shù)的原理、思路、實現(xiàn)方法進(jìn)行介紹。全書表述通俗，易于理解。
本書可作為高等院校計算機科學(xué)與技術(shù)、光電信息、電子信息工程、通信工程、自動化、信號與信息處理、生物醫(yī)學(xué)工程等專業(yè)本科生的專業(yè)課教材，也可作為相關(guān)研究方向研究生的基礎(chǔ)課程教材，還可作為從事相關(guān)工作的技術(shù)人員的參考書。

隨著計算機科學(xué)、光學(xué)、電子信息等技術(shù)的迅猛發(fā)展，許多應(yīng)用領(lǐng)域采用數(shù)字圖像處理取代人工處理，已經(jīng)成為一個成本高效的解決方案。特別是近20年來，數(shù)字圖像處理已經(jīng)成為成熟的工程科學(xué)，理論創(chuàng)新及其應(yīng)用領(lǐng)域均在不斷加速拓展。
本書不僅介紹了數(shù)字圖像處理的基本概念、理論和方法，還與時俱進(jìn)地介紹了當(dāng)前廣泛應(yīng)用的一些數(shù)字圖像處理技術(shù)，對各技術(shù)如何采用OPENCV編程實現(xiàn)進(jìn)行了介紹，并給出了部分編程示例。對于數(shù)字圖像處理技術(shù)，本書基于三點介紹理論知識和算法：①圖像處理的基礎(chǔ)；②廣泛應(yīng)用；③對本書讀者而言，能夠采用OPENCV編程實現(xiàn)。綜上，本書介紹的算法大多數(shù)在OPENCV中有集成，這樣讀者無須掌握算法的所有細(xì)節(jié)就能通過調(diào)用OPENCV類或函數(shù)實現(xiàn)算法仿真，降低了實現(xiàn)難度。同時，在介紹算法理論時，本書較好地平衡了算法總體思路介紹與細(xì)節(jié)說明的比重，便于讀者理解掌握。
數(shù)字圖像處理算法需要用到大量的數(shù)學(xué)知識，本書在介紹理論知識時采用通俗易懂的語言對技術(shù)的原理、思路進(jìn)行了詳細(xì)介紹，而非羅列大量數(shù)學(xué)公式。同時，對數(shù)學(xué)公式也進(jìn)行了文字說明，深入淺出，降低了讀者的理解難度。本書的主要內(nèi)容如下：
第1章介紹了數(shù)字圖像處理系統(tǒng)的組成、各波段電磁波的特性、視覺系統(tǒng)特性等，并列舉了部分?jǐn)?shù)字圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域。
第2章介紹了數(shù)字圖像的基本概念和運算。關(guān)于圖像各像素間的關(guān)系，本章介紹了像素的連通性、像素間距離不同的度量方式等。本章還介紹了圖像間的算術(shù)計算、邏輯運算以及各類運算應(yīng)用場景。對機器視覺中常用的圖像仿射變換、圖像內(nèi)插像素值計算方法等也給出了數(shù)學(xué)模型。
第3章介紹了圖像灰度變換以及空間域濾波。圖像灰度變換用于增強圖像的視覺效果，介紹了對數(shù)變換、冪律變換、直方圖均衡、直方圖規(guī)定化、限制對比度自適應(yīng)直方圖均衡等方法。圖像在空間域可以通過平衡消除或減弱噪聲，介紹了基本的空間域濾波原理、平滑和銳化濾波方法及示例，還介紹了邊緣保留濾波器中的雙邊濾波器、meanshift濾波器等。
第4章介紹了圖像在頻域的處理，給出了傅里葉變換的性質(zhì)，對低頻濾波器、高頻濾波器進(jìn)行了詳細(xì)介紹。此外，本章還對消除或減弱乘性干擾的同態(tài)濾波、消除周期性干擾的頻率選擇濾波器進(jìn)行了詳細(xì)介紹，并給出了濾波器實現(xiàn)的程序。
圖像成像過程中由于某種原因會造成最終成像質(zhì)量下降，稱為圖像退化，第5章給出了圖像退化的數(shù)學(xué)模型，介紹了僅由噪聲造成的退化圖像如何復(fù)原、僅由退化函數(shù)造成的退化如何復(fù)原，并進(jìn)一步介紹了以上兩種退化因素均發(fā)生作用時的圖像復(fù)原技術(shù)，如Lucy-Richardson復(fù)原算法。另外，還介紹了當(dāng)退化函數(shù)未知、噪聲未知時的圖像盲復(fù)原采用的盲Lucy-Richardson算法。
第6章介紹了彩色圖像的色彩空間，不同色彩空間對應(yīng)不同的應(yīng)用領(lǐng)域。此外還介紹了灰度圖像偽彩色處理，以及彩色圖像在不同色彩空間的平滑、銳化、分割等處理。
小波變換在圖像去噪、圖像融合、圖像壓縮、數(shù)字水印等領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸增多。第7章介紹了圖像小波變換的基本理論，以及小波變換在圖像去噪、圖像融合中如何應(yīng)用。
圖像的存儲和傳輸不可避免地需要圖像壓縮以減少數(shù)據(jù)量。第8章介紹了圖像壓縮常用的編碼，如熵編碼中的霍夫曼編碼和算術(shù)編碼、字典編碼中的LZW編碼、有損編碼中的矢量量化編碼等，并詳細(xì)介紹了JPEG編碼。此外，還介紹了基于小波變換的嵌入式零樹小波編碼，以及在數(shù)字電影、遠(yuǎn)程醫(yī)療、遙感中廣泛使用的JPEG 2000圖像編碼等技術(shù)。
形態(tài)學(xué)處理是提取目標(biāo)、消除噪聲的常用技術(shù)，第9章介紹了二值圖像和灰度圖像的形態(tài)學(xué)處理技術(shù)及其應(yīng)用場景。
圖像分割是機器視覺中不可或缺的步驟，第10章不僅介紹了基于閾值、邊緣、區(qū)域的基本分割方法，還詳細(xì)介紹了基于聚類的Kmeans分割、依據(jù)高斯混合模型的EM分割算法、基于圖論的Graph Cut和Grab Cut分割算法，以及形態(tài)學(xué)分水嶺分割。對于利用分割提取視頻中的運動目標(biāo)，本章介紹了幀間差法及背景差法，并詳細(xì)介紹了基于高斯混合模型的背景估計算法。
第11章介紹了圖像中目標(biāo)的各種表示與描述方法。除對邊界、區(qū)域的常規(guī)描述外，還有對紋理特點的描述，如方向梯度直方圖等，并介紹了減少數(shù)據(jù)維度的主成分分析法。針對當(dāng)前機器視覺中常用的特征點描述，本章詳細(xì)介紹了各類角點的檢測算法，以及SIFT特征點、SURF特征點、ORB特征點的檢測與描述，并給出了BRIEF描述子的說明。
第12章介紹了目標(biāo)識別中特征的分類和特征點匹配，以及視頻中運動目標(biāo)的跟蹤技術(shù)。本章首先介紹了分類的基本理論，然后對支持向量機（SVM）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行了介紹。關(guān)于特征點匹配的方法介紹了暴力匹配、近似最近鄰匹配方法。針對匹配結(jié)果的一致性問題，本章對RANSAC算法、基于網(wǎng)格的運動統(tǒng)計算法進(jìn)行了詳細(xì)介紹。在視頻運動目標(biāo)跟蹤部分，本章詳細(xì)介紹了稀疏估計的Lucas-Kanade法及其對應(yīng)的金字塔Lucas-Kanade法、稠密估計的Farneback算法，以及meanshift跟蹤、Camshift跟蹤等運動目標(biāo)跟蹤算法。
本書的編寫得到上海理工大學(xué)“一流本科

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