1.4 本书架构和内容概况
本节介绍本书的结构框架和主要内容、各章概况，以及先修基础。
1.4.1 结构框架和主要内容
根据图1-9，本书选取了一些相关技术进行介绍。图像处理技术基本对应早期视觉或低层视觉，图像分析技术主要与中层视觉相关。
本书的结构框架和主要内容如图1-11所示。从客观场景出发到最后提取出物体信息，共分为4个模块（实线框）：图像采集、图像处理（或图像预处理）、目标提取、目标分析，分别包含不同的技术（虚线框），括号中的数字对应本书的章次。附录A介绍的二值数学形态学作为一种工具可以应用于不同模块的不同技术（如箭头所示）；附录B介绍的视觉恒常性主要与图像处理模块相关（如箭头所示）。
图1-11 本书的结构框架和主要内容
本书的主要内容可划分在如图1-11所示的四个单元中（如点线框所示）。第一个单元包括第2章，主要介绍了初步的图像采集表达技术；第二个单元包括第3～6章，主要介绍基本的图像处理技术；第三个单元包括第7～9章，主要介绍从图像处理到图像分析的转换技术；第四个单元包括第10～13章，主要介绍扩展的图像分析技术。
1.4.2 各章概况
本书共有13章和2个附录。
第1章解释了一些基本术语，给出了多种图像示例，概括了图像技术的总体情况，并具体介绍了图像的表示和显示方法及图像存储和文件格式，还提出了本书的使用建议。
第2章介绍图像采集方法，包括几何成像模型和亮度成像模型，以及为图像数字化而进行的采样和量化，这些都是获取数字图像的关键。另外，还讨论了图像中像素间的关系。
第3章介绍空域图像增强方法，涉及的内容包括对图像进行算术运算和逻辑运算的技术、灰度映射技术，以及基于直方图的图像增强方法和利用像素邻域的空域滤波方法。
第4章介绍频域图像增强方法，在概述傅里叶变换的基础上，具体介绍了多种低通、高通、带阻和带通滤波器，并结合亮度成像模型分析了同态滤波器的原理。
第5章介绍图像恢复方法，分析了图像退化示例，对基本的无约束恢复和有约束恢复技术进行了讨论，介绍了对几何失真进行校正的方法，并概述了图像修补技术。
第6章介绍彩色视觉和彩色图像增强方法，在讨论彩色视觉基础及基于物理的和基于感知的彩色模型的基础上，给出了一些典型的伪彩色增强和真彩色增强方法。
第7章介绍基本的图像分割方法，先对相关的定义、方法、分类等进行讨论，然后具体介绍了微分边缘检测、主动轮廓模型、阈值分割、基于过渡区的阈值选取及区域生长技术。
第8章介绍图像中的基元检测方法，讨论了几种兴趣点的检测方法，以椭圆为例分析了目标检测的思路，还介绍了可检测多种基元的哈夫变换并推广到广义哈夫变换。
第9章介绍目标表达的基本方法，包括对轮廓的链码表达、投影标志和多边形近似，以及目标的层次表达、围绕区域和骨架表达。
第10章介绍目标的描述技术，除了一些轮廓基本描述参数和区域基本描述参数，还讨论了轮廓的傅里叶描述和小波描述、基于区域不变矩的描述及对目标关系的描述。
第11章介绍目标表面纹理的描述方法，分别对基于统计理论、结构模型和频谱函数的三类纹理研究方法中的一些典型技术进行了讨论。
第12章介绍目标形状的描述，具体讨论了四类形状特性描述符，包括形状紧凑性描述符、形状复杂性描述符、基于离散曲率的描述符、拓扑结构描述符。
第13章介绍目标模式的分类问题，先以交叉比为例介绍了特征不变量，然后讨论了几种典型的统计模式分类器，最后分析了支持向量机的原理和特点。
附录A介绍二值数学形态学，在回顾基本集合定义的基础上，依次介绍了二值数学形态学基本运算、二值数学形态学组合运算和二值数学形态学实用算法。
附录B介绍视觉恒常性，这是知觉恒常性的一种。在对视网膜皮层理论进行介绍的基础上，还举例描述了视觉恒常性在图像增强中的两个应用。
各章均附有“各节要点和进一步参考”，一方面归纳各节的中心内容，另一方面介绍可深入学习的参考文献。除附录外，各章均有一定数量的自我检测题（均附有提示和答案）。
1.4.3 先修基础
从学习图像处理和分析技术的角度来说，以下三个方面的基础知识是比较重要的。
（1）数学知识。值得指出的是线性代数，因为图像可表示为点阵，需要借助矩阵来表达和解释各种加工运算过程；另外，统计和概率的知识也很有用。
（2）计算机科学知识。值得指出的是计算机软硬件技术，因为对图像的加工需要使用计算机，一般通过编程利用一定的算法在给定的平台上完成。
（3）电子学知识。值得指出的有两个，一个是信号处理，因为图像可看作1D信号的扩展，图像处理是信号处理的扩展；另一个是电路原理，因为最终要实现对图像的快速加工，常常需要使用一定的电子设备和器件（包括特殊的硬件）。
本书是以计算机视觉入门图书的定位来编写的，主要目标是介绍2D计算机视觉（对应图像处理和分析）的基本原理、典型方法和应用技术，一方面，可使读者能据此解决实际应用中的具体问题；另一方面，可为读者进一步学习和研究3D计算机视觉（更接近图像理解）打下基础。