作者：

埃里克•奎亚斯（Erik Cuevas） ，墨西哥瓜达拉哈拉大学教授，墨西哥国家研究员系统成员（SNI III）。研究兴趣包括元启发式和进化算法在图像处理和机器学习中的应用。担任多个国际期刊编委或副主编。

阿尔玛·纳耶丽·罗德里格斯（Alma Nayeli Rodriguez），墨西哥瓜达拉哈拉大学教授。

译者：

章毓晋，清华大学教授，先后开出并讲授10多门本科生和研究生课程。已在国内外发表了550多篇研究论文，已出版中英文教材、专著、工具书等60多册。现为中国图象图形学学会名誉监事长、会士；国际光学工程协会（SPIE）会士（因在图像工程方面的成就）。

图像处理和机器学习联合用于图像的分析和理解。图像处理借助滤波、分割、特征提取技术实现图像的预处理，机器学习算法则借助分类、聚类、目标检测技术解释处理的数据。本书作为教材，面向图像处理领域的学生和教师，覆盖了一些最流行的图像处理方法和手段的理论基础和实际应用。

全书分为两册，本书为下册，依次介绍图像处理更先进的概念和技术，包括形态学滤波器、彩色图像处理、图像中的几何操作、图像匹配、基于特征使用均移算法的分割和奇异值分解在图像压缩中的应用。下册在上册介绍的基础知识之上，结合了若干应用于图像处理的重要机器学习技术。

本书为图像处理相关专业的教师和学生而写，本书内容的清晰组织形成也对应用程序开发人员和工程人员具有吸引力。

第1章 形态学运算
1.1 结构的缩小和增大
1.2 基本形态学运算
1.2.1 参考结构
1.2.2 点集
1.2.3 膨胀
1.2.4 腐蚀
1.2.5 膨胀和腐蚀的性质
1.2.6 形态学滤波器的设计
1.3 二值图像中的边缘检测
1.4 形态学运算的组合
1.4.1 开启
1.4.2 闭合
1.4.3 开启和闭合运算的性质
1.4.4 击中-击不中变换
1.5 灰度图像的形态学滤波器
1.5.1 参考结构
1.5.2 灰度图像的膨胀和腐蚀
1.5.3 灰度图像的开启和闭合
1.5.4 高帽变换和低帽变换
1.6 形态学运算的MATLAB函数
1.6.1 斯太尔函数
1.6.2 用于膨胀和腐蚀的MATLAB函数
1.6.3 涉及开启和闭合操作的MATLAB函数
1.6.4 成功或失败的变换（击中-击不中）
1.6.5 函数bwmorph
1.6.6 凸分量的标记
参考文献
第2章 彩色图像
2.1 RGB图像
2.1.1 彩色图像的组合
2.1.2 全色图像
2.1.3 索引图像
2.2 RGB图像的直方图
2.3 彩色模型和彩色空间转换
2.3.1 将RGB图像转换为灰度图像
2.3.2 没有彩色的RGB图像
2.3.3 减少彩色图像的饱和度
2.3.4 HSV和HSL彩色模型
2.3.5 从RGB到HSV的转换
2.3.6 从HSV到RGB的转换
2.3.7 从RGB到HSL的转换
2.3.8 从HSL到RGB的转换
2.3.9 HSV和HSL模型的比较
2.4 YUV、YIQ和YCbCr彩色模型
2.4.1 YUV模型
2.4.2 YIQ模型
2.4.3 YCbCr模型
2.5 用于打印图像的有用彩色模型
2.5.1 从CMY到CMYK的变换（版本1）
2.5.2 从CMY到CMYK的变换（版本2）
2.5.3 从CMY到CMYK的变换（版本3）
2.6 色度模型
2.6.1 CIEXYZ彩色空间
2.6.2 CIE色度图
2.6.3 照明标准
2.6.4 色度适应
2.6.5 色域
2.7 CIE彩色空间的变型
2.8 CIE的L*a*b*模型
2.8.1 从CIEXYZ到L*a*b*的变换
2.8.2 从L*a*b*到CIEXYZ的变换
2.8.3 确定彩色差别
2.9 sRGB模型
2.10 彩色图像处理的MATLAB函数
2.10.1 处理RGB和索引图像的函数
2.10.2 彩色空间转换的函数
2.11 彩色图像处理
2.12 线性彩色变换
2.13 彩色图像的空域处理
2.13.1 彩色图像平滑
2.13.2 用MATLAB平滑彩色图像
2.13.3 彩色图像的锐化增强
2.13.4 用MATLAB锐化彩色图像
2.14 彩色图像的矢量处理
2.14.1 彩色图像中的边缘检测
2.14.2 用MATLAB检测彩色图像中的边缘
参考文献
第3章 图像几何运算
3.1 坐标变换
3.1.1 简单变换
3.1.2 齐次坐标
3.1.3 仿射变换（三角变换）
3.1.4 投影变换
3.1.5 双线性变换
3.1.6 其他非线性几何变换
3.2 坐标重赋值
3.2.1 源-目标映射
3.2.2 目标-源映射
3.3 插值
3.3.1 简单插值方法
3.3.2 理想插值
3.3.3 立方插值
3.4 混叠
3.5 MATLAB中的几何变换函数
参考文献
第4章 图像比较和识别
4.1 灰度图像的比较
4.1.1 模式间的距离
4.1.2 距离和相关
4.1.3 归一化的互相关
4.1.4 相关系数
4.2 利用相关系数的模式识别
4.3 二值图像的比较
4.3.1 距离变换
4.3.2 斜面算法
4.4 斜面指标
参考文献
第5章 用于分割的均移算法
5.1 引言
5.2 核密度估计（KDE）和均移方法
5.3 密度吸引子点
5.4 连续自适应均移分割
5.4.1 特征定义
5.4.2 操作数据集
5.4.3 MS算法的操作
5.4.4 包含非活动数据
5.4.5 合并非代表性聚类
5.4.6 计算过程
5.5 分割过程的结果
5.5.1 实验设置
5.5.2 性能指标
5.5.3 比较结果
参考文献
第6章 图像处理中的奇异值分解
6.1 引言
6.2 计算SVD元素
6.3 数据集的近似
6.4 SVD用于图像压缩
6.5 主分量分析
6.6 协方差主分量
6.7 相关主分量
参考文献