在这个看脸的时代，颜值就是一切。怎样可以成为控制颜值的“黑魔法师”？相信，阅读以下这些经典的图像处理书籍能够助你一臂之力。赶紧紧随大圣众包威客平台的脚步吧！
- 《数字图像处理基础》
随着台式计算机的处理能力日益增强，各种图像拍摄的设备（例如平板电脑、手机摄像头、数码相机、扫描仪等）的普及，以及互联网的加持，使得数字图像处理变得与文字处理一样普及。本书就数字图像处理的各个基本主题，先给出有关问题的数学公式，然后根据数学公式给出实现有关问题的伪代码，最后在Java语言及ImageJ平台下完整实现。《数字图像处理基础》作为高等学校计算机及相关专业“数字图像处理”课程的教材，是非常适合的。
2.《数字图像处理（第三版）》
在数字图像处理领域，本书作为主要教材已有30多年。这一版本除保留了前两版的大部分内容外，作者更在13个方面对本书进行了修订，新增了400多幅图像、200多幅图表及80多道习题，融入了近年来数字图像处理领域的重要进展，因而本书特色鲜明且与时俱进。全书仍分为12章，即绪论、数字图像基础、灰度变换与空间滤波、频率域滤波、图像复原与重建、彩色图像处理、小波和多分辨率处理、图像压缩、形态学图像处理、图像分割、表示与描述、目标识别。
3.《Image Processing and Analysis》
《ImageProcessingandAnalysis》将现代数学与现代图像处理中最先进的方法联系起来，组织成一个连贯的逻辑结构。作者通过它们连接到傅里叶和光谱分析中的少数共同线程，揭示了传统图像处理的原理，从而整合了现代图像处理方法的多样性。可以说，这本书是全面而且综合的，它涵盖了当代图像分析和处理中的4个最强大的数学工具类，同时也探索了它们的内在连接和集成。
4.《图像处理、分析与机器视觉（第3版）》
《图像处理、分析与机器视觉（第3版）》是为计算机专业图像处理、图像分析和机器视觉课程编写的教材。此书针对这三方领域的有关原理与技术，展开了广泛而深入的讨论，包括图像预处理、图像分割、形状表示与描述、物体识别与图像理解、三维视觉、数学形态学图像处理技术、离散图像变换、图像压缩、纹理描述、运动分析等。本书力图将复杂的概念通过具体的示例以易于理解的算法来描述，并提供了大量包含图示和处理结果的插图，特别有助于读者的学习和理解。另外，它也覆盖了十分广泛的领域，包括人工智能、信号处理、人工神经网络、模式识别、机器学习、模糊数学等一系列相关学科，读者可以通过学习此书，学到很多具有普遍价值的知识和具体的应用方法。
5.《数字图像处理与机器视觉》
《数字图像处理与机器视觉》将理论知识、科学研究和工程实践有机结合起来，内容涉及数字图像处理和识别技术的方方面面，包括图像的点运算、几何变换、空域和频域滤波、小波变换、图像复原、彩色图像处理、形态学处理、图像分割、图像压缩以及图像特征提取等。本书也对机器视觉进行了前导性的探究，重点介绍了3种目前在工程技术领域非常流行的分类技术——人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）和AdaBoost，并在配套给出的识别案例中直击光学字符识别（OCR）、人脸识别和性别分类等热点问题。《数字图像处理与机器视觉》结构紧凑，内容深入浅出，讲解图文并茂，适合于计算机、通信和自动化等相关专业的本科生、研究生，以及工作在图像处理和识别领域一线的广大工程技术人员阅读参考。
6.《Mathematical Problems in Image Processing》
本书更新的第二版提供了各种图像分析的应用程序，并展示了如何离散化这些精确的数学。《MathematicalProblemsinImageProcessing》展示了它对数学领域的贡献，并突出了未解决的理论问题。而对于计算机视觉社区，此书提出了一个清晰、自洽的涉及数学的图像处理问题。值得一提的是，第二版《Mathematical Problems in Image Processing》提供了对PDE框架所涵盖的图像处理应用程序进展的回顾，并更新了现有的材料，同时，本书还提供了用于以最小的努力创建模拟的编程工具，十分难得。
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