圖像處理具有重要意義，因為它能夠增強和處理各個領(lǐng)域的圖像。圖像處理發(fā)揮關(guān)鍵作用的一個突出領(lǐng)域是醫(yī)學成像。在這里，它對醫(yī)學圖像的分析和診斷做出了重大貢獻，包括X射線、CT掃描和MRI圖像。通過使用圖像處理技術(shù)，醫(yī)療保健專業(yè)人員可以提取有價值的信息，實現(xiàn)更準確的診斷和治療計劃。監(jiān)控系統(tǒng)也嚴重依賴圖像處理算法。這些算法有助于物體檢測、跟蹤和圖像質(zhì)量的提高，從而提高監(jiān)視操作的有效性。此外，圖像處理算法支持面部識別，增強了各種應(yīng)用中的安全措施。遙感應(yīng)用也極大地受益于圖像處理技術(shù)。通過使用這些技術(shù)，可以分析衛(wèi)星和航空圖像，以監(jiān)測環(huán)境、管理資源，并為科學研究和決策提供有價值的見解。多媒體應(yīng)用程序，包括照片編輯軟件和視頻游戲，利用圖像處理來增強和操縱圖像，以獲得最佳顯示質(zhì)量。這些應(yīng)用程序利用算法來調(diào)整亮度、對比度、顏色和其他視覺屬性，可增強用戶的視覺體驗。

機器學習（ML）是人工智能（AI）的一個分支，它使系統(tǒng)能夠從數(shù)據(jù)中學習，并在不需要常規(guī)編程的情況下做出明智的預(yù)測或決策。ML在各個領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。例如，在自動化中，ML算法可以自動地執(zhí)行原本依賴人工干預(yù)的任務(wù)，從而減少錯誤并提高整體效率。預(yù)測分析是ML發(fā)揮關(guān)鍵作用的另一個領(lǐng)域。通過分析龐大的數(shù)據(jù)集，ML模型可以檢測模式并進行預(yù)測，推動股市分析、欺詐檢測和客戶行為分析等應(yīng)用。ML也有助于決策過程，因為它的算法基于數(shù)據(jù)提供了有價值的見解和建議，幫助機構(gòu)做出更明智和優(yōu)化的決策�？傮w來說，ML是人工智能中一個強大的領(lǐng)域，為自動化任務(wù)、生成預(yù)測和支持各個領(lǐng)域的決策過程提供了巨大的潛力。

圖像處理和機器學習的集成利用兩個領(lǐng)域的技術(shù)來分析和理解圖像。采用圖像處理技術(shù)，包括濾波、分割和特征提取，對圖像進行預(yù)處理。隨后，ML算法開始發(fā)揮作用，通過分類、聚類和目標檢測等任務(wù)來分析和解釋處理后的數(shù)據(jù)。最終目標是利用每個領(lǐng)域的優(yōu)勢，構(gòu)建能夠在無須人工干預(yù)的情況下自主分析和理解圖像的計算機視覺系統(tǒng)。這種融合允許圖像處理技術(shù)提高圖像質(zhì)量，從而提高ML算法的性能。同時，ML算法使圖像的分析和解釋自動化，從而減少了對人工干預(yù)的依賴。通過將這兩個領(lǐng)域結(jié)合起來，實現(xiàn)了強大的協(xié)同作用，從而開發(fā)出穩(wěn)健高效的圖像分析和理解系統(tǒng)。

我們的主要目標是編寫一本全面的教科書，將之作為圖像處理課程的有用資源。為此，我們精心安排內(nèi)容，涵蓋了流行圖像處理方法的理論基礎(chǔ)和實際應(yīng)用。從像素運算到幾何變換，從空間濾波到圖像分割，從邊緣檢測到彩色圖像處理，完全涵蓋了處理和理解圖像所必需的廣泛主題。此外，因為認識到ML在圖像處理中日益增強的相關(guān)性，所以引入了基本的ML概念及其在該領(lǐng)域的應(yīng)用。通過介紹這些概念，旨在為讀者提供必要的知識，利用ML技術(shù)執(zhí)行各種圖像處理任務(wù)。我們的最終愿望是讓全書成為學生和從業(yè)者的有用工具，讓他們對圖像處理的基本原理有一個扎實的理解，并能夠在現(xiàn)實世界中應(yīng)用這些技術(shù)。

為了涵蓋所有重要信息，有必要包括許多章節(jié)和程序。因此，全書包含了大量的內(nèi)容和編程示例。然而，一本包含多個章節(jié)和程序的單冊書可能會讓讀者應(yīng)接不暇，因此我們決定將全書分為兩冊。進行拆分的主要目的是確保讀者恰當?shù)靥幚砗屠斫馊珪鴥?nèi)容。通過將內(nèi)容分為兩冊，使得全書變得更容易理解和使用，防止讀者被巨量信息所淹沒。這種深思熟慮的劃分有助于獲得更順暢的學習體驗，使讀者能夠更有效地瀏覽和深入研究內(nèi)容，并以自己的節(jié)奏掌握概念和技術(shù)�？偟膩碚f，將全書分為兩冊的決定旨在優(yōu)化讀者對本書提供的大量材料和程序的理解效果和參與感。

為了確保讀者能夠有效地瀏覽和領(lǐng)悟全書內(nèi)容，我們決定將其分為兩冊： 上冊為《圖像處理基礎(chǔ)》，下冊為《圖像分析和機器學習》。

上冊涵蓋了圖像處理的基本概念和技術(shù)，包括像素操作、空間濾波、邊緣檢測、圖像分割、角點檢測和幾何變換。它為讀者理解圖像處理的核心原理和實際應(yīng)用奠定了堅實的基礎(chǔ)，并為該領(lǐng)域的進一步探索奠定了必要的基礎(chǔ)。在從上冊獲得的知識的基礎(chǔ)上，下冊更多關(guān)注圖像分析中更深入的內(nèi)容，包括形態(tài)濾波器、彩色圖像處理、幾何變換、圖像匹配識別、基于特征使用均移（MS）算法的分割，以及奇異值分解（SVD）在圖像壓縮中的應(yīng)用。此外，下冊還結(jié)合了應(yīng)用于圖像處理的幾種重要ML技術(shù)。認識到ML在圖像分析中日益增長的重要性及其增強圖像處理任務(wù)的潛力，下冊中整合了相關(guān)的ML方法。綜合性的下冊擴展了上冊的基礎(chǔ)知識，使讀者能夠深入研究圖像處理的更復(fù)雜方面，同時也融入了ML技術(shù)的力量。

將全書分為兩冊，使得每一冊都能單獨作為獨立的、自包含的資源，這意味著讀者可以靈活地學習或溫習每一冊的內(nèi)容，而不必依賴另一冊的上下文或理解。通過獨立的結(jié)構(gòu)使讀者能夠采用模塊化的方法，根據(jù)需要關(guān)注特定主題或重新閱讀特定章節(jié)。這一劃分，讀者能夠根據(jù)個人需求和偏好靈活地使用全書，增強他們的學習體驗，并促進對內(nèi)容的更有針對性的探索。

基于從上冊獲得的基礎(chǔ)知識，下冊探討圖像分析中更深入的主題，以及這些主題與ML強大技術(shù)之間的相互關(guān)系。除了這些深入的圖像處理概念和技術(shù)外，下冊還探討了ML技術(shù)在圖像分析中的集成。認識到ML在該領(lǐng)域日益增長的重要性，本冊中納入了相關(guān)的ML方法。通過理解和應(yīng)用這些ML技術(shù)，可以解鎖圖像分析的新維度，并增強圖像處理工作流的功能。

在回顧了大量考慮圖像處理技術(shù)和ML概念的書籍后，作者發(fā)現(xiàn)它們的一個共同趨勢是以具有堅實數(shù)學背景的讀者為目標。認識到需要一種更具包容性、技術(shù)重點更少的方式，作者考慮創(chuàng)作一本能夠吸引更多讀者和學生的書。全書涵蓋了其他可比文獻中的所有基本主題，但特別強調(diào)了方法的清晰解釋、實際實施和現(xiàn)實應(yīng)用。其目的是盡量減少對復(fù)雜數(shù)學細節(jié)的強調(diào)，同時優(yōu)先考慮對概念的全面理解和實際應(yīng)用。通過采用這種方式，全書旨在使圖像處理技術(shù)和ML概念更容易被更廣泛的讀者所接受和吸引，并確保讀者獲得充實和啟發(fā)性的學習體驗。

全書不僅涵蓋了圖像處理和ML方面的高級概念和技術(shù)，還強調(diào)了對大量代碼和實現(xiàn)的包含。作者認識到這一方面促進了對內(nèi)容全面理解的重要性。即使是數(shù)學能力很強的讀者，在觀察到代碼中實現(xiàn)的方法之前，也可能會遇到完全掌握特定方法的挑戰(zhàn)。通過提供算法和方法的代碼實現(xiàn)，可以減少混淆或不確定性，從而增強理解和知識轉(zhuǎn)移。這種方法使讀者能夠在全書中不斷進步，從較簡單的方法開始，逐漸進展到更復(fù)雜的方法。借助實現(xiàn)的代碼關(guān)注計算方面，讀者可以直觀地觀察各種模型，增強數(shù)學領(lǐng)悟力，更深入地理解主題。

雖然其他可比較的書籍通常優(yōu)先考慮該學科的理論方面，或提供算法開發(fā)的一般方法，但全書根據(jù)我們的教學經(jīng)驗采取了不同的方法。我們觀察到，當學生能夠訪問他們可以操作和實驗的代碼時，會更有效地掌握內(nèi)容。與此相一致，全書使用MATLAB作為實現(xiàn)系統(tǒng)的編程語言。MATLAB在工程師中廣受歡迎，并為各個學科提供了廣泛的函數(shù)庫。盡管其他編程語言，如Java、R、C 和Python也在工程中使用，但MATLAB因其獨特的功能和在該領(lǐng)域從業(yè)者中的熟悉度而脫穎而出。通過使用MATLAB，我們旨在為讀者提供實用和動手的體驗，使他們能夠修改和探索代碼，進一步增強他們對概念的理解，并培養(yǎng)他們在現(xiàn)實世界場景中應(yīng)用這些技術(shù)的能力。

圖像處理和ML中使用的大量計算方法對初學者來說可能過于困難，這主要是由于其中涉及大量數(shù)學概念和技術(shù)。雖然一些實用書籍試圖通過介紹已有的各種方法來應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，但它們可能無法充分滿足問題假設(shè)的情況，因此需要修改或調(diào)整算法。為了突破這一局限性，全書能否提供領(lǐng)會和理解基礎(chǔ)數(shù)學所需的概念變得至關(guān)重要。全書的目的是通過對常用算法、流行的圖像處理和ML方法進行全面而可接受的探索，并強調(diào)保持嚴謹性，從而達到一種平衡。通過實現(xiàn)這種平衡，全書旨在為讀者提供必要的概念基礎(chǔ)，使他們能夠在圖像處理和ML的復(fù)雜環(huán)境中導(dǎo)航，同時培養(yǎng)他們修改和調(diào)整算法以適應(yīng)特定要求的能力。

雖然圖像處理方法通常涉及復(fù)雜的數(shù)學概念，但即使不深入了解其數(shù)學基礎(chǔ)，也可以使用這些模型。對許多讀者來說，學習圖像處理和ML的一種更容易實現(xiàn)的方法是通過編程，而不是復(fù)雜的數(shù)學方程。認識到這一點，本書旨在滿足這一目標，提供實用和方便的學習體驗。通過強調(diào)編程實現(xiàn)和應(yīng)用程序，我們努力使讀者能夠以可接近的方式掌握圖像處理和ML的概念和技術(shù)。我們的目標是彌合理論和實踐之間的差距，使讀者能夠在現(xiàn)實世界中有效地應(yīng)用這些方法，即使他們的數(shù)學知識可能有限。

為了有效地教授圖像處理和ML，將理論知識與實際的計算機練習相結(jié)合是有益的，可以使學生能夠編寫自己的圖像數(shù)據(jù)處理代碼。這種實踐方法使學生能夠更深入地理解所涉及的原理和技術(shù)。鑒于圖像處理原理在ML和數(shù)據(jù)分析等各個領(lǐng)域都有應(yīng)用，因此對精通這些概念的工程師的需求越來越大。因此，許多大學通過提供涵蓋最常用的圖像處理技術(shù)的綜合課程來滿足這一需求。圖像處理被廣泛認為是一門非常實用的學科，它通過展示如何將圖像變換轉(zhuǎn)換為代碼來激發(fā)學生的靈感，從而產(chǎn)生視覺上吸引人的效果。通過將理論與實踐練習相結(jié)合，讀者可掌握在現(xiàn)實世界場景中有效應(yīng)用圖像處理技術(shù)的必要技能和知識，為應(yīng)對該領(lǐng)域的挑戰(zhàn)和機遇做好準備。

本書的內(nèi)容選擇經(jīng)過深思熟慮，重點是它在教學環(huán)境中的適用性。因此，它是一本為科學、電氣工程和計算數(shù)學領(lǐng)域的本科生和研究生量身定制的綜合性教材，特別適合圖像處理計算機視覺人工視覺圖像理解等課程。本書旨在為一個完整的學期提供支持涵蓋整個課程的必要材料，并確保攻讀這些科目的學生獲得全面的學習體驗。

下冊的組織方式使讀者能夠輕松地理解每一章的目標，使用MATLAB程序的實踐練習可加強理解。下冊共6章，每一章的細節(jié)如下：

第1章分析、應(yīng)用和操作形態(tài)學濾波器，該濾波器使用結(jié)構(gòu)元素來改變圖像結(jié)構(gòu)。這些濾波器用于二值圖像和灰度圖像。

第2章討論了彩色圖像的處理。本章的中心點是借助彩色表達和轉(zhuǎn)換將現(xiàn)有的圖像處理方法用于顏色圖像處理的編程技術(shù)。

第3章描述了圖像像素之間的幾何運算。使用幾何運算，可以使圖像變形。換句話說，像素值可以改變它們的位置。這類操作的示例包括位移、旋轉(zhuǎn)、縮放或扭曲。幾何運算在實踐中被廣泛使用，特別是在當前和現(xiàn)代的圖形用戶界面與視頻游戲中。

本書的后半部分考慮了圖像處理與ML的集成，探討了如何使用ML算法求解圖像處理公式。這一部分由3章組成，每章的細節(jié)如下：

第4章討論了圖像匹配或定位圖像中已知部分的問題，該部分通常被描述為模式。為了檢測模式，選擇了相關(guān)方法。這種類型的問題在諸如在立體視覺中搜索參考點、確定場景中特定目標的位置或?qū)�圖像序列中目標的跟蹤等應(yīng)用中是典型的。

第5章討論了從特征的角度對圖像進行分割。均值偏移（MS）方案對應(yīng)已經(jīng)廣泛用于分割的聚類方法。本章討論了使用MS算法進行分割的方法。

第6章考慮了將奇異值分解（SVD）用于圖像壓縮。SVD是計算中重要的矩陣分解范式之一。SVD提供了一種數(shù)值穩(wěn)定的矩陣分解，可以用于多種目的，并可保證其存在。這些ML概念可以應(yīng)用于圖像處理，例如壓縮和模式鑒別。

在5年多的時間里，我們測試了將這些材料展現(xiàn)給不同受眾的多種方式。此外，我們的學生，主要是墨西哥瓜達拉哈拉大學的CUCEI學生，給予了極大的寬容。所有與同事的合作、協(xié)助和討論也可以寫成一章。致所有人，我們的感恩見證。

埃里克·奎亞斯阿爾瑪·納耶麗·羅德里格斯瓜達拉哈拉，哈利斯科，墨西哥