黄鹤、郭璐、周熙炜、杜凯编著的《图像处理与机器视觉——基于TMS320DM642DSP处理平台》内容涵盖了数字图像处理与机器视觉技术的基本概念、典型方法、典型应用和发展趋势，反映了这一领域的最新研究成果。全书共分10章，包括五部分知识；第一部分是数字图像处理与机器视觉的基础理论，包括数字图像处理和机器视觉技术的基础知识、机器视觉硬件技术等；第二部分是图像处理技术的基本方法，包括图像变换、图像增强、图像分割、图像复原等；第三部分是图像分析的基本原理和技术，包括图像分割、图像特征描述和图像分析等；第四部分是图像编码等内容；第五部分是机器视觉应用算法实例。全书以TMS320DM642 DSP图像处理系统为机器视觉处理平台，给出了大量的参考例程，在每一章后还附有适量的习题。供读者学习和掌握相关知识。
本书论述严谨、内容新颖、图文并茂，注重基本原理和基本概念的阐述，强调理论联系实际，突出应用技术和实践，既可以作为高等院校电子信息与自动化相关专业本科生和研究生教材。也可以作为从事信号处理工作的科技人员及工程技术人员的参考用书。

第1章 绪论
1.1 前言
1.2 数字图像
1.3 数字图像处理技术概述
1.4 数字图像处理的主要应用及发展前景
1.5 机器视觉概述
1.6 机器视觉系统的组成及特点
1.7 机器视觉技术的主要应用与发展
1.8 本章小结
习题
第2章 机器视觉硬件技术
2.1 前言
2.2 光源技术
2.3 光学镜头技术
2.4 摄像机技术
2.5 图像采集技术
2.6 摄像机标定技术
2.7 DM642 DSP图像处理系统
2.8 DM642图像处理系统的CCS5.2配置
2.9 本章小结
习题
第3章 数字图像处理基础
3.1 前言
3.2 图像的数字化过程
3.3 图像数据结构
3.4 图像文件格式
3.5 图像质量评价
3.6 图像噪声
3.7 本章小结
习题
第4章 图像变换
4.1 前言
4.2 傅立叶变换
4.3 离散余弦变换
4.4 沃尔什和哈达玛变换
4.5 本章小结
习题
第5章 图像增强
5.1 前言
5.2 直接灰度变换
5.3 直方图修正法
5.4 图像平滑
5.5 图像锐化
5.6 同态增晰
5.7 彩色增强
5.8 本章小结
习题
第6章 图像分割
6.1 前言
6.2 灰度阈值法
6.3 边缘检测
6.4 区域分割
6.5 Hough变换
6.6 本章小结
习题
第7章 图像复原
7.1 前言
7.2 图像退化模型
7.3 图像复原的方法
7.4 运动模糊复原
7.5 图像的几何校正
7.6 本章小结
习题
第8章 图像特征描述与形态分析
8.1 前言
8.2 灰度特征描述
8.3 边界描述
8.4 纹理描述
8.5 形态分析
8.6 本章小结
习题
第9章 图像压缩编码
9.1 前言
9.2 图像压缩基础知识
9.3 预测编码
9.4 统计编码
9.5 位平面编码
9.6 静止图像压缩编码实例
9.7 本章小结
习题
第10章 机器视觉应用算法实例
10.1 前言
10.2 图像去雾
10.3 图像融合
10.4 运动目标检测
10.5 目标跟踪
10.6 三维重构
10.7 本章小结
习题
参考文献