前言

编者从事光学成像和图像处理研究以来，一直想把自身对成像和图像处理算法的理解整理成一套理论和实践紧密结合的学习系统，于2022年编写了本书的姊妹篇《数字图像处理算法原理及底层代码编程实现》。然而，随着图像处理技术的快速发展，新技术和新应用层出不穷。因此，编者结合自身科研项目和理论研究成果，从理论和项目的视角编写了融入前沿技术的《数字图像处理(MATLAB版)》。

数字图像处理是计算机视觉的基础课程，是实现机器视觉和人工智能的技术支撑。本书在编写上注重系统性、实用性和前沿性，按照“理论篇”和“项目篇”的顺序强化理论和实践应用。在内容上从图像几何变换、图像变换、图像增强、图像去噪、图像融合、图像边缘检测、图像分割、二值图像和彩色图像处理、图像目标特征提取与检测九个专题进行系统介绍； 在实践应用方面结合图像处理算法原理阐述，提供算法的底层代码实现； 同时考虑图像处理的快速发展，本书加入了广泛使用的最新研究成果进行理论和应用扩充，并结合了编者的科研项目和教学教案，使得本书内容更具有代表性，本书主要特色总结如下。

(1) 知识点全面： 兼顾经典算法，突出前沿技术。

(2) 算法原理易理解： 可视化分析算法模型的意义，并结合底层代码实现，强化读者对算法原理的理解。

(3) 工程项目实战引导： 配合图像处理算法学习，提供了编者相关的科研成果，涉及方案设计、算法设计和代码实现，提升学生的项目实战能力。

编者在编写本书时，受到了中南大学同事、同学和光电信息处理领域同行老师的很多帮助，在此感谢各位老师和同学的支持和包容。感谢中南大学CHAOs Lab研究生和本科生罗毅东、李成功、金佳堃、付胜、乔成平、刘颖、伍彩云、陈明亮、卢海威、陈昌岩、黄俊彬、杨镇硕、袁邦哲和张昕瑜帮助准备本书部分素材。感谢中南大学自动化学院的资助，感谢清华大学出版社的出版，感谢教育部高等学校电子信息类专业教学指导委员会规划教材编审委员会专家的肯定，将该教材立项为普通高等教育电子信息类专业系列教材。

由于编者水平有限，书中难免有不足之处，敬请广大同行和读者批评指正，以便再版时补充和修改。本书在内容的阐述上可能存在一些遗漏和不完善，希望在不久的将来会有其他书籍，更好地论述本书中遗漏和不完善的部分。

张俊超2026年2月

湖南 长沙