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这本书是对机器视觉的易于访问且全面的介绍。它提供了所有必要的理论工具，并显示了它们如何在实际图像处理和机器视觉系统中应用。关键特征是包括许多编程练习，这些练习可以洞悉实用图像处理算法的开发。作者从对数学原理的评论开始，然后继续讨论图像处理中的关键问题，例如图像的描述和表征，边缘检测，特征提取，分割，纹理和形状。他们还讨论了图像匹配，统计模式识别，句法模式识别，聚类，扩散，自适应轮廓，参数变换和一致的标签。描述了重要的应用程序，包括自动目标识别。本书中的两个复发主题是一致性（用于解决机器视觉问题的主要哲学结构）和优化（用于实现这些方法的数学工具）。本书中使用的软件和数据可以在www.cambridge.org/9780521830461上找到。这本书针对电气工程，计算机科学和数学的研究生。这对从业者也将是有用的参考。
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