1 数字图像处理初识
一幅图像可以这样进行定义：使用一个二维函数f(x,y)，其中x和y是是空间坐标，而f在任意一对坐标(x,y)处的幅度称作该点处图像的亮度或者灰度。当x,y和f的幅值都是有限的离散值时，称该图像为数字图像。数字图像处理就是使用计算机处理这些数字图像。需要注意的是，数字图像是由有限数量的元素组成的，每个元素都有一个特殊的位置和数值。而这些元素成为画素或像素。而像素是广泛用于定义数字图像元素的术语。
视觉是我们感觉中最高级的，因此，图像在人类感知中起着最重要的作用并不令人奇怪。然而，人类的视觉被限制在电磁波谱的可视波段，而成像机器几乎覆盖了全部电磁波谱，其范围从伽马射线到无线电波。他们还可以在人类不常涉及的图像源所产生的图像上进行处理，包括超声波、电子显微镜和计算机产生的图像。这样一来，数字图像处理就包含了很宽的应用领域。
图像处理涉及的领域十分广。有时，人们将图像处理定义为其输入与输出均是图像的一个学科。但这其实是存在局限性，并有点人为界定的意思。例如，在这种定义之下，计算图像的平均亮度这种简单任务将不被认为是图像处理操作。另外，存在像计算机视觉这样的领域，其最终目的是用计算机来模仿人类视觉，包括学习和推理，并根据视觉输入采取相应的行动。该领域本身是人工智能的一个分支，其目的是模仿人类智能。人工智能的研究领域从发展的意义上还处于初始阶段，其进展要比预期的慢得多。图像分析领域（也称为图像理解）介于图像处理和计算机视觉之间。
图像处理与计算机视觉之间并没有明显的界限，但我们可以通过考虑三种类型的计算机化处理来加以区分：低级、中级和高级处理。其中低级处理包括原始操作：如降低噪声的图像预处理、对比度增强和图像锐化。低级处理的特点是其输入与输出均为图像。图像的中级处理涉及诸如分割这样的任务，即把图像分为区域或对象，然后对对象进行描述，以便于把它们简化为适合计算机处理的形式，并对单个对象进行分类（识别）。中级处理的特点是，其输入通常是图像，但输出则是从这些图像中提取的属性（如边缘、轮廓以及单个对象的特性）。最后，高级处理通过执行通常与人类视觉相关的感知函数，来对识别的对象进行总体确认。
基于前面的注释，我们可知图像处理和图像分析之间的重叠之处是图像中单个区域或对象的识别。这样，书中所谓的数字图像处理就包含了其输入与输出都是图像的过程，从图像中提取特性的过程，以及对单个对象进行识别的过程。为了说明这些概念，我们现在考虑文本的自动分析这一领域。该领域的图像获取过程，包括获取文本、预处理图像、提取（分割）个别字符、以适合计算机处理的形式描述字符以及识别这些个别字符，就在书中所谓的数字图像处理处理范围之内。弄清这些内容后就了解了图像分析和计算机视觉的领域。正像我们所定义的那样，数字图像处理已成功用于许多领域，给人们带来了巨大的社会和经济价值。
2 MATLAB和图像处理工具箱背景知识
MATLAB对于技术计算来说是一种高性能的语言。它以易于应用的环境集成了计算、可视化和编程，在该环境下，问题及其解以我们熟悉的数学表示法来表示。典型的应用包括如下：
- 数学和计算
- 算法开发
- 数据获取
- 建模、模拟和原型设计
- 数据分析、研究和可视化
- 应用开发，包括图像用户界面（GUI）
MATLAB是一种交互式系统，其基本数据元素是并不要求确定维数的一个数组。这就允许人们用公式化方法求解许多技术计算问题，特别是涉及矩阵表示的问题。有时，MATLAB可调用使用C和Fortran这类非交互式语言所编写的程序。