《數字圖像處理：技術詳解與Visual C++實踐(含CD光盤1張)》全面系統地講述了數字圖像處理領域中的15 大核心話題，包括色彩空間、圖像編碼、頻域變換、圖像文件格式、幾何變換、灰度變換、圖像的增強處理、邊緣檢測、輪廓跟蹤、形態學處理、圖像分割、圖像的加密與隱藏、小波變換、偏微分方程以及圖像去噪等。為了便于學習與實踐，基于自行開發的MagicHouse 平臺，本書提供了全部算法的完整編碼實現，并在Visual C++ 2005 環境下調試通過。借此，《數字圖像處理：技術詳解與Visual C++實踐(含CD光盤1張)》也向讀者全面詳盡地介紹了Visual C++下進行數字圖像處理編程的技術和方法。
《數字圖像處理：技術詳解與Visual C++實踐(含CD光盤1張)》源于實踐、貼近應用、深入淺出、通俗易懂，既可以作為希望進行數字圖像處理學習和研究的初學者的自學教材，也可以作為大專院校計算機及相關專業師生或工程技術人員的參考書。
第1 章 緒論.................................................1
1.1 數字圖像處理概述...........................1
1.1.1 圖像與數字圖像..................1
1.1.2 數字圖像處理研究的內容...................3
1.1.3 數字圖像處理的應用......................5
1.2 Visual C++概述................................6
1.2.1 Visual C++簡介..................................6
1.2.2 卓越的集成開發環境...........................9 第1 章 緒論.................................................1
1.1 數字圖像處理概述...........................1
1.1.1 圖像與數字圖像..................1
1.1.2 數字圖像處理研究的內容...................3
1.1.3 數字圖像處理的應用......................5
1.2 Visual C++概述................................6
1.2.1 Visual C++簡介..................................6
1.2.2 卓越的集成開發環境...........................9
1.3 在Visual C++中處理數字圖像.........................12
1.3.1 位圖和調色板.........................................13
1.3.2 圖形設備接口................................14
1.4 本章實例：利用Visual C++實現畫圖程序....................16
1.4.1 實例預覽......................................16
1.4.2 開始創建項目....................17
1.4.3 完成實例編碼....................19
第2 章 色彩系統.....................................25
2.1 學習圖像處理從認識色彩開始................25
2.1.1 什么是顏色........................25
2.1.2 顏色的屬性........................27
2.1.3 光源能量分布圖................28
2.2 CIE 色度圖.....................................30
2.2.1 CIE 色彩模型的建立.................30
2.2.2 CIE 色度圖的理解.......................32
2.2.3 CIE 色度圖的后續發展.............33
2.3 常用的色彩空間.............................34
2.3.1 RGB 顏色空間...................34
2.3.2 CMY/CMYK 顏色空間.................35
2.3.3 HSV/HSB 顏色空間......................37
2.3.4 HSI/HSL 顏色空間............................38
2.3.5 Lab 顏色空間..............................40
2.3.6 YUV/YCbCr 顏色空間.................40
2.4 色彩空間的轉換方法............................41
2.4.1 RGB 轉換到HSV 的方法...................42
2.4.2 RGB 轉換到HSI 的方法...............42
2.4.3 RGB 轉換到YUV 的方法..............44
2.4.4 RGB 轉換到YCbCr 的方法.................45
2.5 本章實例：Photoshop 色彩編輯器的實現................46
2.5.1 需要解決的若干問題..................46
2.5.2 開始創建項目......................48
2.5.3 完成實例編碼...........................49
第3 章 圖像的變換與編碼...................51
3.1 圖像編碼的理論基礎.....................51
3.1.1 率失真函數........................51
3.1.2 香農下邊界.........................60
3.1.3 無記憶高斯信源................63
3.1.4 有記憶高斯信源................67
3.2 圖像的壓縮編碼.............................74
3.2.1 行程編碼............................74
3.2.2 LZW 編碼..........................75
3.2.3 霍夫曼編碼........................77
3.3 傅里葉變換.....................................83
3.3.1 傅里葉變換的數學基礎............83
3.3.2 傅里葉變換與傅里葉級數的關系.................86
3.3.3 數字圖像的傅里葉變換..................92
3.3.4 快速傅里葉變換的算法........94
3.3.5 編程實現圖像的快速傅里葉變換...................99
3.4 離散余弦變換...............................105
3.4.1 基本概念及數學描述...................105
3.4.2 離散余弦變換的意義.................107
3.4.3 離散余弦變換的實現...................109
3.5 子帶編碼.......................................111
3.5.1 數字信號處理基礎....................112
3.5.2 多抽樣率信號處理...................115
3.5.3 圖像的子帶分解.....................124
第4 章 使用DIB 處理數字圖像....................130
4.1 設備相關位圖和設備無關位圖...............130
4.1.1 設備相關位圖（DDB）...................130
4.1.2 設備無關位圖（DIB）........................130
4.2 CBitmap 類...................................131
4.2.1 創建DDB..........................131
4.2.2 CBitmap 中的成員函數...........133
4.2.3 應用DDB 顯示圖像..................134
4.2.4 應用DDB 顯示大圖像............135
4.3 進一步了解DIB............................143
4.3.1 DIB 的結構......................143
4.3.2 DIB 信息段......................143
4.3.3 位圖數據..........................145
4.3.4 與DIB 有關的函數.........145
4.4 本章實例：DIB 類的封裝.....................147
4.4.1 類的抽象與設計..............148
4.4.2 編寫構造函數..................150
4.4.3 DIB 位圖的顯示..............154
4.4.4 BMP 文件的存儲.............155
第5 章 使用GDI+處理數字圖像.............157
5.1 GDI+簡介.....................................157
5.1.1 GDI+概述.........................157
5.1.2 GDI+的結構.....................158
5.1.3 GDI+在Visual C++ 2005 中的配置................158
5.2 GDI+基礎.....................................160
5.2.1 Graphics 類.......................160
5.2.2 GDI+的基本數據類型...................162
5.2.3 GDI+中的顏色...........................164
5.3 GDI+處理圖像的基本方法....................165
5.3.1 GDI+的圖像類..........................166
5.3.2 創建圖像對象.........................167
5.3.3 圖像的顯示和縮放..........169
5.3.4 圖像的基本處理方法............174
5.4 圖像的剪裁....................................182
5.4.1 剪裁區域............................182
5.4.2 GraphicsPath 類...................183
5.4.3 Region 類..........................187
5.5 處理圖像的色彩...............................191
5.5.1 ColorMatrix 結構體...............191
5.5.2 改變圖像的透明度...............192
5.5.3 將圖像轉換為灰度圖..................196
5.5.4 改變圖像的亮度....................198
5.5.5 改變圖像的對比度.......................200
5.6 本章實例：類似ACDSee 的圖像瀏覽工具....................202
5.6.1 實例預覽..........................203
5.6.2 概要設計..........................203
5.6.3 完成實例編碼....................208
第6 章 圖像文件的格式.........................212
6.1 圖像文件概述.................................212
6.1.1 圖像文件..............................212
6.1.2 圖像文件的一般結構............213
6.1.3 圖像文件的常用參數.........213
6.2 BMP 文件格式...................................215
6.2.1 文件結構...............................215
6.2.2 文件頭和信息頭..................215
6.2.3 主要參數.................................216
6.3 GIF 文件格式.....................................216
6.3.1 GIF 格式簡介.....................216
6.3.2 GIF 文件結構.......................217
6.3.3 GIF 文件塊的結構..............218
6.3.4 在GDI+下播放GIF 動畫...............222
6.4 PNG 文件格式....................................227
6.4.1 PNG 格式簡介............................227
6.4.2 PNG 文件結構.....................227
6.4.3 PNG 中的關鍵數據塊...........229
6.5 JPEG 文件及其編解碼的實現..........................230
6.5.1 JPEG 文件概述..........................230
6.5.2 JPEG 的編解碼原理................230
6.5.3 JPEG 文件格式.......................239
6.5.4 JPEG 解碼程序的實現.................242
第7 章 圖像的點運算..............................248
7.1 灰度直方圖簡介..................................248
7.1.1 灰度直方圖簡介.......................248
7.1.2 基本原理.................................250
7.1.3 編程實現..............................250
7.2 灰度線性變換...................................259
7.2.1 基本原理.................................259
7.2.2 編程實現................................262
7.3 灰度非線性變換...............................265
7.3.1 灰度對數變換............................265
7.3.2 灰度冪次變換..........................269
7.3.3 灰度指數變換.......................271
7.4 灰度閾值變換......................................273
7.4.1 基本原理...............................273
7.4.2 編程實現...............................274
7.5 灰度拉伸.......................................276
7.5.1 基本原理...............................276
7.5.2 編程實現.................................278
7.6 灰度均衡..................................282
7.6.1 基本原理...............................283
7.6.2 編程實現.................................284
第8 章 對圖像進行幾何變換.................286
8.1 圖像幾何變換的基本理論...................286
8.1.1 圖像幾何變換概述...................286
8.1.2 圖像幾何變換的數學描述............289
8.2 圖像的平移變換...................................289
8.2.1 效果預覽...................................289
8.2.2 基本原理................................290
8.2.3 編程實現................................291
8.3 圖像的鏡像變換...............................295
8.3.1 效果預覽...................................295
8.3.2 基本原理....................................296
8.3.3 編程實現...............................297
8.4 圖像的轉置........................................300
8.4.1 效果預覽.............................300
8.4.2 基本原理................................300
8.4.3 編程實現...............................301
8.5 圖像的縮放.......................................303
8.5.1 效果預覽...................................303
8.5.2 基本原理................................304
8.5.3 插值算法介紹........................305
8.5.4 編程實現................................307
8.6 圖像的旋轉.......................................312
8.6.1 效果預覽................................312
8.6.2 基本原理..................................313
8.6.3 編程實現.................................316
8.7 使用GDI+實現圖像的幾何變換................322
8.7.1 GDI+的變換操作....................323
8.7.2 平移.......................................324
8.7.3 縮放..........................................326
8.7.4 旋轉.............................................327
8.7.5 變換的組合.................................331
8.7.6 利用矩陣進行其他幾何變換............................333
第9 章 圖像的增強處理.............................337
9.1 卷積積分與鄰域處理............................337
9.1.1 理解卷積積分的概念.................337
9.1.2 卷積應用于圖像處理的原理..................342
9.1.3 鄰域處理的基本概念..............342
9.2 圖像的簡單平滑...................................345
9.2.1 圖像的簡單平滑原理..........................345
9.2.2 圖像簡單平滑的算法實現.....................346
9.3 圖像的高斯平滑................................350
9.3.1 平滑線性濾波器...........................350
9.3.2 高斯平滑的原理........................351
9.3.3 高斯分布...................................352
9.3.4 高斯平滑的算法實現....................354
9.4 圖像的中值濾波.....................................358
9.4.1 統計排序濾波器.......................358
9.4.2 圖像中值濾波的原理................359
9.4.3 圖像中值濾波的算法實現..............361
9.5 圖像的拉普拉斯銳化.........................367
9.5.1 圖像的銳化..........................367
9.5.2 拉普拉斯銳化的原理...............367
9.5.3 拉普拉斯銳化的算法實現..........368
9.6 Sobel 邊緣細化..................................372
9.6.1 Sobel 邊緣細化的原理................372
9.6.2 Sobel 邊緣細化的算法實現............375
第10 章 圖像的形態學處理..........................381
10.1 數學形態學.........................................381
10.2 一些必要的概念和符號約定.............381
10.3 圖像的腐蝕........................................385
10.3.1 腐蝕原理.............................385
10.3.2 編程實現...................................388
10.4 圖像的膨脹...........................................393
10.4.1 膨脹原理................................393
10.4.2 編程實現...............................395
10.5 腐蝕和膨脹的性質及應用..................399
10.5.1 腐蝕和膨脹的代數性質.............399
10.5.2 腐蝕和膨脹的應用..............401
10.6 開運算和閉運算................................407
10.6.1 開運算..................................407
10.6.2 閉運算..................................409
10.6.3 編程實現...............................410
10.6.4 開運算和閉運算的代數性質..................411
10.7 圖像形態學的其他運算....................413
10.7.1 擊中/不擊中運算.....................413
10.7.2 細化處理...............................416
第11 章 圖像的邊緣和輪廓.........................421
11.1 邊緣檢測.............................................421
11.1.1 邊緣檢測的基本概念.................421
11.1.2 常規邊緣檢測..............................423
11.1.3 帶方向的邊緣檢測....................427
11.1.4 拉普拉斯算子..........................432
11.2 Hough 變換........................438
11.2.1 平面坐標系的轉換.................438
11.2.2 Hough 變換的思想....................440
11.2.3 直線的Hough 變換.................441
11.2.4 圓的Hough 變換.........................444
11.2.5 彩色圖像的Hough 變換................445
11.3 種子算法..............................................448
11.3.1 算法介紹..................................448
11.3.2 編程實現.....................................451
11.4 輪廓跟蹤...............................................454
11.4.1 區域表示方法............................454
11.4.2 計算區域的面積和周長...........462
11.4.3 單區域跟蹤............................464
11.4.4 多區域跟蹤.............................467
11.5 基于形態學分水嶺的圖像分割...................469
11.5.1 基本概念....................................470
11.5.2 分水嶺算法.............................470
11.5.3 編程實現分水嶺分割.............473
第12 章 數字圖像的加密與隱藏.............478
12.1 混沌理論概述.....................................478
12.1.1 混沌理論的發展.......................478
12.1.2 混沌的基本概念........................480
12.1.3 混沌的度量與判定...................482
12.2 幾種典型的混沌系統舉例.....................485
12.2.1 Logistic 映射................................485
12.2.2 Henon 映射..........................488
12.2.3 Chebychev 映射.....................488
12.3 數字圖像的混沌加密簡介..............489
12.3.1 密碼學與混沌密碼學.............489
12.3.2 圖像混沌加密算法的分類...............490
12.4 基于置亂的圖像加密技術......................491
12.4.1 數字圖像與排列變換...........491
12.4.2 利用Hilbert 曲線置亂圖像.................492
12.4.3 利用Arnold 變換置亂圖像............495
12.4.4 數字圖像置亂算法的評價..........499
12.5 混沌在圖像加密中的應用..................499
12.5.1 以排序法為基礎的混沌置亂..............500
12.5.2 基于起始地址法的混沌置亂........507
12.5.3 基于灰度值變換的混沌加密..................507
12.5.4 對圖像進行混沌加密的評價.....................510
12.6 數字圖像的隱藏技術............................514
12.6.1 圖像融合技術簡介......................515
12.6.2 基于混沌的圖像隱藏算法............516
12.6.3 圖形用戶界面設計...............518
12.6.4 編碼實現.............................518
第13 章 小波變換及其應用.....................519
13.1 哈爾函數與哈爾變換......................519
13.1.1 哈爾函數的定義..................519
13.1.2 哈爾函數的性質.................520
13.1.3 酉矩陣與酉變換...................521
13.1.4 二維離散線性變換.............521
13.1.5 哈爾基函數...........................523
13.1.6 哈爾變換................................525
13.2 小波的數學基礎..............................529
13.2.1 小波的歷史.........................529
13.2.2 理解小波的概念................530
13.2.3 多分辨率分析.....................532
13.2.4 小波函數的構建..................536
13.2.5 小波序列展開........................538
13.2.6 離散小波變換....................539
13.2.7 連續小波變換.....................540
13.2.8 小波的容許條件與基本特征............542
13.3 快速小波變換...................................543
13.3.1 快速小波正變換................543
13.3.2 快速小波逆變換..................547
13.3.3 圖像的小波變換...................549
13.4 小波在圖像處理中的應用.................551
第14 章 偏微分方程與圖像降噪..............554
14.1 PM 方程及其應用..............................554
14.1.1 一維熱傳導方程...................554
14.1.2 各向異性擴散方程.................559
14.1.3 PM 擴散方程的實現............565
14.1.4 加性算子分裂.......................570
14.2 TV 方法及其應用...........................578
14.2.1 泛函與變分法......................578
14.2.2 全變分模型.........................581
14.2.3 TV 算法的數值實現...................583
14.2.4 基于TV 的圖像降噪實例...............584
1. 引子
本書是“Visual C++數字圖像處理系列”的第三部。前兩部圖書《Visual C++數字圖像處理開發入門與編程實踐》和《數字圖像處理原理與實踐：基于Visual C++開發》自問世以來收獲了頗多肯定，許多讀者紛紛來信與筆者討論技術問題，交流心得感想。此外，據不完全統計，前兩部圖書的科技文獻參考引用量已經超過百余篇次。從這個側面也可以看出有關書籍對讀者的學習和研究的確產生了一定積極的作用，或者說讀者能夠從書中獲得新知和啟迪，這也是一直鼓舞我們的動力所在。
這一系列的書，一脈相承，有著共同的基礎和相似的創作理念，但又各自有著不同的定位。《Visual C++數字圖像處理開發入門與編程實踐》是一本介紹如何運用Visual C++進行數字圖像處理編程的入門書籍。全書所涉及的相關圖像處理算法不是很多，而更多的篇幅則是在介紹如何用集成開發環境來進行編程。書中最鮮明的一個特點就是，即使在介紹圖像處理算法時，也極少出現數學公式。《數字圖像處理原理與實踐：基于Visual C++開發》相對于第一部圖書而言則提升了難度，涉及的問題也更廣。更重要的是，第二版更側重于實際開發，把在Visual C++中進行開發可能用到的一些函數庫或者技術大概都講到了，包括設備無關位圖、GDI+、OpenCV 和ImageMagick 等。這些技術可以幫助讀者更快捷地完成開發任務，真正做到事半功倍。
與前兩部圖書相同，本書依然在自行開發的MagicHouse 框架基礎上來向讀者介紹數字圖像處理的有關理論和方法。但本書的理論性更強，內容也更全面。相對而言，本書的難度也最大。出于篇幅以及難度等方面的考慮，前兩部圖書無法對相關理論成果進行面面俱到的介紹，本書在很大程度上彌補了這一不足。因此，本書在保持系列作品突出實踐的特色基礎之上，詳細地介紹了包括色彩空間、圖像編碼、頻域變換、圖像格式、幾何變換、灰度變換、形態學處理、圖像的增強處理、圖像的邊緣與輪廓檢測、圖像分割、圖像的加密與隱藏、小波變換和偏微分降噪等10 多個主題，并配有完整的C++代碼。可以說，本書更適合期望對相關理論進行系統學習和深入研究的讀者。
2. Visual C++與Matlab
數字圖像處理在航空航天、地質勘探、醫療影像、工業控制和影音娛樂等領域有著非常廣泛的應用，同時也是大學相關專業高年級本科生和研究生的必修課。它常常與另外一門學科“計算機視覺”（或稱機器視覺）聯系在一起。但通常數字圖像處理更側重于對于圖像的獲取、處理、傳輸和表達，而計算機視覺則更側重于對圖像的分析和理解（典型內容包括特征分析和匹配、運動檢測等）。二者之所以有如此緊密的聯系，是因為對圖像進行分析之前往往需要運用圖像處理的有關方法對圖像進行預處理。例如，運用SIFT 算法進行特征檢測之前，需要運用高斯濾波方法來構建多尺度空間。
大學里許多專業都會學習圖像處理這門課程。從大的方面來說，主要是計算機專業和電子信息專業（其實很多應用數學專業的學生所從事的方向也是數字圖像處理）。如果去科技書店看看，你一定會發現，關于數字圖像處理開發方面的書籍主要分為兩大陣營，即Visual C++（或C/C++）和Matlab。而且就實際出版的圖書種類而言，Matlab 更具統治地位。通常而言，計算機專業的學生更傾向于使用Visual C++，一方面，因為編程本來就應該是他們的基本功之一；另一方面，計算機專業往往不會開設Matlab 相關課程。電子信息專業的學生則更傾向于Matlab，因為絕大部分這類專業在課程設置中都會有“信號與系統”和“數字信號處理”課，而這些課在教學時往往需要學生使用Matlab 來進行編程試驗。當然，這里所說的僅僅是一般情況，不排除個別學校在具體教學安排中可能存在差異的情況。
其實說起Visual C++和Matlab 在圖像處理領域的紛爭，二者應該是各有千秋。Matlab很適合做科學研究。用Matlab 進行圖像處理編程通常更加容易，代碼也更簡短。這是因為Matlab 中提供了許多現成的函數可以大大簡化開發過程，用Matlab 開發甚至無須考慮內存的分配與回收問題。例如，本書的最后一章中給出了利用TV 模型進行圖像降噪的源代碼。有心的讀者可以在網上搜索一下，因為基于PDE 的圖像處理技術對數學要求較高，因此相關資料并不多見。基于TV 模型的降噪算法實現起來非常復雜，所以用C++寫出的代碼在網上幾乎找不到，能夠找到的幾個資源完全是基于Matlab 的。這就是因為用Matlab 寫，這個算法的實現編碼量會大大縮減。
相對而言，使用Visual C++進行圖像處理開發難度較大，需要考慮的問題更多，很多矩陣運算函數都需要自己編寫。讀入不同格式和類型的圖像數據，然后進行解碼這種問題也沒有現成的方法。但是，Visual C++在工業開發中則更實用，例如，它可以直接開發應用于工業系統的嵌入式程序。而Matlab 開發的程序要想在實際中運用，諸如可移植性等問題表現欠佳。就學習而言，最初我建議大家應該從Visual C++入手。Matlab 用起來很簡單、很方便，但是它掩蓋了太多細節，不利于讀者深入理解底層實現，也不利于讀者打好基礎。不積跬步，無以致千里。最初學習時如果基礎不打牢，后續再講什么創新其實都是紙上談兵。在讀者對底層實現比較清楚的情況下，進行后續的科學研究時，再去考慮使用Matlab可能才是明智的選擇。
以圖像編解碼為例。在Matlab 中，只需一個函數就能將圖片讀入，然后得到一個現成的像素矩陣。在這個過程中，就忽略了很多細節。而在Visual C++中，如果不調用現成的函數庫（例如OpenCV），那么就需要自己編寫解碼函數。這時就不得不去考慮不同圖像格式的編碼方案和算法，考慮圖像文件在存儲器上到底是如何存儲的等問題。這時才會知道原來圖像被寫進存儲器的時候不是簡簡單單的一個像素矩陣，原來還有調色板、文件頭等內容。我經常喜歡拿武俠小說《天龍八部》中的一段情節來向讀者說明此中的道理，相信讀者對這部曾經被多次搬上銀幕的金庸作品已經耳熟能詳了。書中有個名叫鳩摩智的番僧一心想練就絕世武學，而且他也算是個相當勤奮的人了。但是，他錯就錯在太過于急功近利，甚至使用道家的小無相功來催動少林絕技。看上去威力無比，而且可以在短時間內“速成”，但實則后患無窮。最終鳩摩智走火入魔，武功盡失，前功盡廢，方才大徹大悟。這個故事告訴我們基礎其實非常重要，特別是要取得更長足的發展，就更是要對基本原理刨根問底，力求甚解，從而做到庖丁解牛，爛熟于心。
說到OpenCV，我也想再多談兩句。在Visual C++中引入OpenCV 無疑會大大降低開發強度，基本上就可以跟使用Matlab 的感覺差不多。這對那些并不十分熟悉Matlab，又苦于在Visual C++中進行圖像處理編程太煩瑣的開發人員來說，無疑是一個福音。在本系列的前兩部作品中，筆者都有專門的章節來對OpenCV 進行解釋。當然，一方面，因為OpenCV本身內容就比較多；另一方面，OpenCV 的版本還在不斷地更新，容量也在不斷地擴充，因此實在難于一言以蔽之。所以，筆者也只不過是拋磚引玉了。如果專門講OpenCV，則完全可以寫一本書。現在專門介紹OpenCV 的書很多，所以還是那句話：如果讀者對于底層原理已經比較了解，但是對Matlab 不是特別熟悉，那么完全可以在Visual C++中結合OpenCV 進行編程開發。
3. 天書VS 兒歌三百首
數字圖像處理的理論基礎主要就是數學，而數學本身又是一個極其龐雜的系統，它的分支層出不窮，不計其數。讀者現在所要學習的數字圖像處理，至少涉及數學中三門主干的內容，即高等數學、線性代數和概率論。在本書中，讀者會發現這些內容幾乎無處不在，以高等數學中的泰勒公式為例，本書中就至少用到過三次。除了上述提到的大家在本科階段就應學過的三門數學課程之外，本書還用到了復變函數、偏微分方程、泛函理論等內容。從這個角度說，數字圖像處理對于很多學生而言，無異于“天書”。
不得不說現在很多學生都非常浮躁，做學問不求甚解，還妄圖一蹴而就。學知識也是蜻蜓點水、淺嘗輒止，看東西則是走馬觀花、浮光掠影，很難安下心來仔細研究。如果你寫得比較專業，過于陽春白雪，那顯然會看得人暈頭轉向，不知所云。但是如果你寫得很通俗、很淺顯，又會有人覺得自己都看懂了，就開始自以為是、洋洋得意起來，甚至會覺是作者水平太差，寫的書都這么簡單。對于這些人，我想借用毛主席的話來勸誡他們：“務必使同志們繼續保持謙虛、謹慎、不驕、不躁的作風。”
霍金也說：“在書中每增加一條公式，讀者就會流失一半”。如果你現在手捧著的是這樣一部由公式羅列而成的天書，相信很多讀者都會望而卻步。本系列的第一部圖書正是出于難度的考慮，大大削減了出現在書中的數學公式，如此一來，一些較為艱深的內容也一并被切掉了。當然，數學公式亦有數學公式的好處。從數學角度解釋圖像處理算法的原理，是深入到了算法本質層面的。如果不談任何公式，然后把如何處理一張圖片的方法用文字描述的方式告訴讀者也不是不可能的，但是這其實只是讓讀者“知其然而不知其所以然”。這樣的弊端就在于讀者想進行更為深入的研究時，幾乎難如登天。那么有沒有什么方法能夠緩和這兩者之間的矛盾，而把“天書”寫得如同《兒歌三百首》一樣通俗易懂呢？
筆者一直以把復雜晦澀的理論寫得深入淺出、淺顯明了為終極目標。但是要做到這一點實非易事，為此筆者也進行了諸多探索。本書公式集中爆發在三個章節，這三個章節自也是全書最為復雜的部分，往往是讀者學習上的薄弱環節和理解上的峻嶺鴻溝。但本書絕非僅僅是簡單地羅列公式，為了幫助讀者打牢根基，融會貫通，在寫本書時，筆者主要做了三項工作：首先，給足背景的鋪墊，而非憑空丟來一個公式。例如，本書在介紹PM方程時，為了讓讀者能夠真正理解它的原理，筆者是從一個簡單的物理現象開始一步步引導讀者進行學習的；其次，在給出公式的同時，筆者基本都給出了最為淺顯的證明過程，而且力求過程之詳細。例如，在率失真理論的介紹中，對于這部分公式的證明，國內教材都是以詹森不等式為基礎的，但是讀者不禁又困惑了，詹森不等式為什么會成立呢？所以筆者在這些地方完全摒棄了詹森不等式，而是用初等數學中的基本不等式來開展有關證明，這無疑會大大減少讀者心中的困惑；最后，在某些時候我們可能需要的是嚴密的數學證明，而有些時候可能需要的是感性的認識。筆者試圖將兩者有機地結合在一起，需要嚴密的時候就盡量嚴密，需要感性的時候就努力感性。例如，我們在推導歐拉-拉格朗日方程時，其實證明過程并不完全嚴格，但是從讀者對于該公式的理解以及后續學習的可開展性上，這種程度的解釋可能才是最佳的方式。
盡管為了能把理論講得更明白、更透徹，筆者查閱了許多資料，進行了諸多求索，但科技文章寫作永遠是留有遺憾的藝術。可能本書仍有許多未盡之處，可能本書還不能完全把天書降低到兒歌三百首那種地步，但筆者相信只要讀者能夠仔細研究，定能有所長進，有所收獲。
4. 關于本書
本書既強調對于理論知識的深刻領悟，又突出編程實踐的重要意義，為此配有大量的實例代碼供讀者參考學習。這些代碼均是在MagicHouse 框架下完成的。MagicHouse 是筆者在Visual C++下開發的一個數字圖像處理的算法試驗平臺。它可以從存儲器上讀取兩種格式（BMP 和JPG）的圖像，然后將圖像解碼成一個數組（也就是一個像素矩陣），再用一個指針指向它。開發者只要針對這個像素矩陣進行變換，MagicHouse 便可以將運算結果顯示在屏幕上或者以兩種格式中的任意一種存儲在磁盤上。因此，在這個框架下進行算法試驗是非常方便的。我們前面也講過，對于圖像讀入并解碼也是讀者應該掌握的知識（當然還包括圖像格式中色彩空間的使用），因此筆者也會帶領讀者一步步地完成MagicHouse的搭建和編碼。這個過程本身也是砥礪編程能力、夯實知識基礎的過程。
白居易說：“文章合為時而著，歌詩合為事而作。”他的意思是說，不管是寫詩還是做文章都要有現實意義。其實寫圖像處理這方面的書也差不多得有點這種境界。圖像處理是一個發展非常迅猛的領域，每天都有新方法、新理論誕生，讀者當然不能總是在學最原始、最簡單的那點東西。本書最后的一部分內容，包括圖像的加密與隱藏、小波變換和基于偏微分方程的圖像降噪，盡管已經取得了長足的發展，但仍然是理論界的熱門話題。這部分也是建議讀者重點研習的部分。特別是其中關于圖像的加密與隱藏和偏微分方程圖像處理方法的資料在國內仍然很少，而小波變換和基于偏微分方程的應用由于對數學的要求較高，也一直令很多人不得要領。本書在這些內容上花費了大量的筆墨，就是希望能夠幫助讀者叩開久閉的山門，同時也希望為讀者挺進這些方興未艾的領域披荊斬棘、掃除障礙。
本書由左飛統籌并執筆，萬晉森和劉航參與了部分章節的撰寫。具體分工是，左飛負責撰寫第1~4 章、第6 章、第9 章的部分和第12~14 章；萬晉森撰寫了第5 章、第7 章和第8 章；劉航撰寫了第9 章的大部分和第10 章、第11 章。歡迎讀者就書中的問題同筆者展開交流，具體請訪問筆者在CSDN 上的博客http://blog.csdn.net/baimafujinji，關于本書的勘誤和補遺也將實時發布在此博客上。
自知論道需思量，幾度無眠一文章。由于時間和能力有限，書中紕漏在所難免，真誠
地希望各位讀者和專家不吝批評斧正。
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