前言

进入21世纪，随着计算机技术、人工智能和思维科学研究的迅速发展，图像处理正向着高速化、高分辨率化、立体化、多媒体化、智能化和标准化的方向发展。数字图像处理技术在航空航天、生物医学、工业制造、公共安全、军事、农业、通信、遥感等许多工程领域受到广泛重视，并取得了重大的开拓性成就，从事数字图像处理领域的人才也日益受到企业、研究所、高校等单位的重视。

科技兴则民族兴，科技强则国家强。党的二十大报告指出，必须坚持科技是第一生产力、人才是第一资源、创新是第一动力，深入实施科教兴国战略、人才强国战略、创新驱动发展战略，开辟发展新领域新赛道，不断塑造发展新动能新优势。数字图像处理涉及信号处理、模式识别、人工智能和光电子学等领域，是一门交叉学科，也是目前人工智能、自动化、计算机、电子信息、生物医学等专业的重要课程，有助于提升学生探索科研创新的能力。

数字图像是一门快速发展的学科，由于最近几年来的研究成果在一些教材中体现的不是特别充分，尤其对工程应用的关注度不够。因此，建设理论与工程应用相结合的图像处理教材，对解决工程研究问题的重要性不言而喻。本书汇集了多年来在数字图像处理领域的科研和教学成果，是一本面向人工智能、电子信息、自动化和计算机等专业的典型应用技术型教材，既囊括了数字图像处理的基础理论知识，又包含了新颖的智能图像处理案例，同时还配备了完整的源代码，能够为教学提供丰富可靠的数字资源和工程实践经验。

本书的主要特点是：基础理论知识覆盖面较全，讲解过程深入浅出，可以促进学生对图像处理知识的理解和学习，提升学生和相关专业人员对图像处理技术的应用能力；图像处理案例均由编写团队教学及科研成果凝练而成，案例的设计思路和开发经验讲解详细，引导读者进行图像处理技术实际工程能力的锻炼及开拓创新意识的培养；源代码完整且与知识点联系紧密，便于读者开发应用时参考，对从事图像处理领域项目开发的读者有良好的借鉴作用；教材融入了科技创新、文化自信、爱国主义等思政元素，充分展现了工匠精神和家国情怀。

全书共15章，第1章数字图像处理概述，主要介绍数字图像处理的发展历史、基本内容和应用背景等。第2章图像采集系统，主要针对图像采集装置进行介绍，包括相机、镜头、光源等硬件设施。第3章为数字图像基础，主要介绍数字图像处理过程中用到的一些基本概念，如图像采样与量化、像素间的基本关系、灰度直方图、图像的代数运算等。第4章图像预处理技术，包括图像的灰度变换、图像的几何变换、空间滤波增强、形态学处理。第5章图像变换，主要介绍基于变换域的图像滤波方法。第6章图像复原，主要介绍了典型的图像复原方法。第7章图像分割技术，包括图像阈值分割、边缘检测、Hough变换、区域分割和形态学分水岭分割。第8章图像特征提取与选择，主要介绍几何特征、颜色特征和纹理特征的提取方法以及基于主成分分析和基于判据的特征选择方法。第9章图像匹配，主要介绍了基于灰度相关的模板匹配方法、基于变换域的模板匹配方法和基于特征相关的模板匹配方法。第10章图像智能识别方法，主要介绍了聚类识别、支持向量机识别、人工神经网络识别和卷积神经网络识别。第11至15章为数字图像处理工程应用案例，应用内容包括米粒分类识别、多气泡上升轨迹跟踪、血细胞图像检测、手写字符识别和汽车牌照识别。

第3至10章中所涉及的图像处理方法都配有详细分析过程及程序实现代码。第11至15章以工程应用为导向，对工程应用案例进行理论分析、特征归纳、给出解决方案，细化解决问题的过程，每个关键步骤均配有程序代码及运行效果，深化读者对图像处理算法的理解，有助于增强读者对图像处理方法应用的掌握。克服了以往教材中应用案例解决方案不完善，解决问题思路不清晰，脱离工程实际等缺陷。

本书由天津工业大学宋丽梅和王红一任主编，汤春明和贾兴丹任副主编，天津工业大学向中浩、于佳立、杨阳、颜迪、张宗阳、李安静、梁浩东、石亚芳、张浩等参与了本书的编写工作。其中，第1章由宋丽梅和王红一编写，第2章由宋丽梅和张宗阳编写，第3章由王红一和颜迪编写，第4章由王红一和杨阳编写，第5章由王红一和张浩编写，第6章由汤春明编写，第7章由王红一和杨阳编写，第8章由贾兴丹和于佳立编写，第9章由宋丽梅和石亚芳编写，第10章由王红一和杨阳编写，第11章由王红一和李安静编写，第12章王红一和梁浩东编写，第13章宋丽梅和向中浩编写，第14章由宋丽梅和颜迪编写，第15章由王红一和颜迪编写。另外，本书还附有相应的C++代码（电子资源），由张宗阳、向中浩和于佳立共同完成。

本书获得了2021年度天津市教育科学规划课题-重点课题《“人工智能+X”产教融合的人才培养模式研究》（BIE210025）的资助。

由于编者水平有限，书中难免存在不妥之处，敬请读者批评指正。

编者