本书主要介绍了数字图像处理和机器视觉的基本知识、基本方法和典型案例，将理论知识、科学研究和工程实践有机结合起来，主要内容包括绪论、MATLAB数字图像处理基础、数字图像处理基础知识、图像的基本运算、图像变换、灰度变换与滤波、图像分割、彩色图像处理、图像的表示与描述、图像识别基础、MATLABGUI设计基础、神经网络与数字图像处理、支持向量机的机器视觉应用、机器视觉MATLAB图像处理案例。本书系统性强、内容深入浅出、理论和编程实践相结合。本书配有电子教案、教学大纲、习题答案等资源，书中所有例题和案例都附有MATLAB源程序和原始实验数据，需要的读者可登录www.cmpedu.com免费注册、审核通过后下载使用，或联系编辑索取（微信13146070618，电话010-88379739）。
本书可作为普通高等院校大学本科和研究生教材，也适合从事数字图像处理、图像识别、机器视觉和人工智能研究与开发的工程技术和科研人员参考。

第1章 绪论
1.1 数字图像处理定义及发展史
1.1.1 什么是数字图像处理
1.1.2 与数字图像处理相关的术语
1.1.3 数字图像处理的广义与狭义概念
1.2 数字图像处理系统组成
1.3 数字图像处理的主要研究内容和发展趋势
1.3.1 数字图像处理的主要研究内容
1.3.2 数字图像处理应用及发展趋势
1.4 常用数字图像工具软件简介
1.4.1 MATLAB
1.4.2 Python
1.4.3 OpenCV
1.4.4 Java
1.4.5 C++
1.4.6 HALCON
本章小结
习题
第2章 MATLAB数字图像处理基础
2.1 MATLAB简介
2.2 MATLAB软件的安装
2.3 MATLAB程序设计语言基础
2.3.1 MATLAB语言变量与常量
2.3.2 MATLAB数据结构
2.3.3 MATLAB基本语句结构
2.3.4 M文件的编写
2.3.5 MATLAB函数编写
2.3.6 MATLAB帮助文档
2.4 MATLAB程序设计
2.4.1 循环语句结构
2.4.2 条件语句结构
2.4.3 开关语句结构
2.4.4 程序调试与优化
2.5.2 MATLAB图像类型及存储方式
2.5.3 MATLAB图像转换
2.5.4 读取和写入图像文件
2.5.5 图像显示
本章小结
习题
第3章 数字图像处理基础知识
3.1 图像的基本概念
3.2 图像的数字化及表达
3.3 图像的获取与显示
3.3.1 图像的采样
3.3.2 采样点的选取
3.3.3 图像的量化
3.4 像素间的基本关系
3.4.1 邻域
3.4.2 像素的邻接性与连通性
3.5 灰度直方图
3.5.1 灰度直方图的绘制
3.5.2 灰度直方图的使用
3.6 图像的分类
3.6.1 二值图像
3.6.2 灰度图像
3.6.3 彩色图像
……
第4章 图像的基本运算
第5章 图像变换
第6章 灰度变换与滤波
第7章 图像分割
第8章 彩色图像处理
第9章 图像的表示与描述
第10章 图像识别基础
第11章 MATLAB GUI设计基础
第12章 神经网络与数字图像处理
第13章 支持向量机的机器视觉应用
第14章 机器视觉MATLAB图像处理案例
参考文献