《图像处理与机器学习：算法深度解析与应用实践》是一本面向图像处理与机器学习领域的专业书籍，它以理论、算法、应用三位一体的架构，为读者构建起系统的知识体系与实践路径。
在理论阐释方面，本书秉持“严谨不失通俗”的原则。在介绍一些理论时，创新性地采用图文结合的方式，将复杂的图像处理理论转化为直观易懂的知识内容。以直方图均衡化为例，书中通过一幅图详细拆解其原理与操作流程，使抽象概念变得清晰明了，降低了学习门槛，帮助读者快速理解核心要点。
算法层面，书中呈现的61个类C++的算法伪代码，几乎覆盖了图像处理的全领域。这些代码不仅是理论的具象化表达，更具备极高的实用价值。以形态学章节为例，书中对比给出了基于腐蚀定义的基础算法3.1与高效腐蚀算法3.2。实验数据显示，当使用9×9结构元时，算法3.2的运算时间仅为算法3.1的1/5，且随着结构元尺寸增大，其效率优势愈发显著，为实际项目开发提供了高效的解决方案。
作为一门应用性极强的学科，图像处理的理论与算法最终都要落地于实践。本书深谙此道，精心设计232个示例，其中大量案例源自真实应用场景。这些示例以Python为主，同时涵盖C、C++、C#、Matlab等多种语言版本，读者可通过配套网站（
http://www.jqsj.com.cn/imageprocessing）便捷下载。通过运行这些示例，能直接助力读者将所学知识应用于实际开发。
此外，本书还聚焦于亚像素精度这一技术方向。第8章深入探讨了亚像素区域边缘提取；第9章对基于Canny等算子的亚像素边缘进行了详细讨论，给出了Facet模型和插值法两种提取亚像素边缘的算法；第10章则着重研究高精度图像匹配算法。通过对这些内容的讨论，为读者打开了图像处理高精度领域的大门。
全书内容编排合理，共分为12个章节，依次为绪论、图像处理基础、形态学、图像滤波与噪声、几何变换、图像增强、图像分割、区域分析、边缘检测与尺寸测量、图像匹配、机器学习以及图像处理中的数学基础。从基础概念到前沿技术，从理论推导到算法实践，层层递进，为读者提供了全面且深入的学习指引。