本书是一本介绍机器视觉的书，内容丰富，通俗易懂。它提供了所有必需的理论工具，并且展示了如何将它们应用到实际的图像处理与机器视觉系统中。本书包含许多编练习，有助于学生深入理解实用图像处理算法的发展。
本书从回顾数学原理开始，继而讨论数字图像处理中的关键问题，比如图像描述与特征、边缘检测、特征提取、分割纹理和形状等。本书还讨论了图像匹配、统计模式识别、语法模识别、聚类、扩散、自适应轮廓、参数变换和连贯性标记，介绍了一些重要的应用，包括自动目标识别。连续性和最优化是本书反复陈述的两个主题。
本书适用于电气与计算机工程、计算机科学以及教学专业的高年级本科生与研究生，对于相关的工程技术人员也极具参考价值。
本书附带光盘中包括书中用到的所软件与数据。
机器视觉教程（英文版）（附CD-ROM光盘一张）
内容提要 ：
编辑推荐 ：
作者简介 ：
Wesley E.Snyder在美国伊利诺伊大学获得博士学位，目前是北卡罗来纳州立大学电气与计计算机工程系教授。他发表了100多篇论文，并且著有Industrial Robots一书。他是IEEE机器人与自动化学会和IEEE神经网络协会的创始人，还是美国国家科学基金、美国国家航空和航天管理局、Sandia国家实验室以及美国陆军研究所的顾问。
Hairong Qi在美国北卡罗来纳州立大学获得博士学位，目前美国田纳西大学诺克斯维尔分校电气与计算机工程系统助理教授。
目录 ：
To the instructor
Acknowledgements 1 Introduction 2 Review of mathematical principles 3 Writing programs to process images 4 Images:Formation and representation 5 Linear operators and Kernels 6 Image relaxtion:Restoration and feature extraction 7 Mathematical morphology 8 Segmentation 9 Shape 10 Consistent labeling 11 Parametric transforms 12 Graphs and graph-theoretic concetpts 13 Image matching 14 Statical pattern recognition 15 Clustering 16 Syntactic pattern recognition 17 Applications 18 Automatic target recognition Author index Index 译者序：
文艺复兴以降，源远流长的科学精神和逐步形成的学术规范，使西方国家在自然科学的各个领域取得了垄断性的优势，也正是这样的传统，使美国在信息技术发展的六十多年间名家辈出、独领风骚。在商业化的进程中，美国的产业界与教育界越来越紧密地结合，计算机学科中的许多泰山北斗同时身处科研和教学的最前线，由此而产生的经典科学著作，不仅擘划了研究的范畴，还揭橥了学术的源变，既遵循学术规范，又自有学者个性，其价值并不会因年月的流逝而减退。
近年，在全球信息化大潮的推动下，我国的计算机产业发展迅猛，对专业人才的需求日益迫切。这对计算机教育界和出版界都既是机遇，也是挑战，而专业教材..
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