本书从介绍数学原理开始，然后讨论图像处理中的关键问题，如图像的描述与品质、边缘检测、特征提取、分割、纹理与形状等。讨论的内容还包括图像匹配、统计模式识别、句法模式识别、聚类、传播、自适应轮廓、参数变换以及一致性标号。

本书对机器视觉进行了全面且通俗易懂的讲解，是一本从实用角度出发介绍机器视觉理论与应用的教材。本书从介绍数学原理开始，然后讨论图像处理中的关键问题，如图像的描述与品质、边缘检测、特征提取、分割、纹理与形状等。讨论的内容还包括图像匹配、统计模式识别、句法模式识别、聚类、传播、自适应轮廓、参数变换以及一致性标号。本书还介绍机器视觉的一些重要应用，其中包括目标的自动检测等。

本书所附光盘包括书中使用的软件与数据。本书可作为电机工程、计算机科学与数学等专业研究生的教材，也可供技术人员参考。

译者序

致教师

第l章 引言/1

 1.1 本书宗旨 /1

 1.2 读者需具备的预备知识/1

 1.3 一些术语 /2

1.3.1 图像处理/2

1.3.2 机器视觉/3

 1.4 机器视觉系统的组成/3

 1.5 图像的性质 /4

 1.6 图像的操作分析/4

 参考文献/5

第2章 数学原理回顾/7

 2.1 概率论简单回顾/7

 2.2 线性代数简单回顾/8

2.2.1 线性变换/10

2.2.2 求导运算/11

2.2.3 特征值与特征向量/12

 2.3 函数最小化简介/12

2.3. 1牛顿一拉弗森方法/14

2.3.2 局部最小与全局最小/15

2.3.3 模拟退火/15

 2.4 马尔科夫模型/16

2.4.1 隐马尔科夫模型/17

2.4.2 维特比算法/18

2.4.3 马尔科夫输出/19

2.4.4 估计模型参数/20

2.4.5 隐马尔科夫模型的应用/20

 参考文献/21

第3章 编写图像处理程序/23

第4章 图像的生成与表示方式/29

第5章 线性算子与核算子/49

第6章 图像松弛：复原与特征抽取/81

第7章 数学形态学/111

笫8章 分割/139

第9章 形状/167

第10章 一致性标号/205

笫11章 参数变换/215

第12章 图和图论概念/227

第13章 图像匹配/233

第14章 统计模式识别/255

第15章 聚类/279

第16章 句法模式识别/289

第17章 应用/299

第18章 自动目标识别/307