Giáo trình này cung cấp những kiến thức nền tảng và cần thiết của môn xử lý ảnh số hoặc thị giác máy tính cho sinh viên bậc đại học và sau đại học. Lĩnh vực xử lý ảnh số và thị giác máy đang phát triển rất nhanh trong kỷ nguyên công nghiệp 4.0 về cả chiều sâu lẫn chiều rộng. Số lượng các ứng dụng trong lĩnh vực này cũng đang phát triển mạnh mẽ từ xử lý ảnh y sinh đến cảm nhận từ xa (remote sensing), kiểm định công nghiệp đến xử lý tài liệu văn bản, và từ kỹ thuật Nano đến cơ sở dữ liệu truyền thông đa phương tiện.

Giáo trình này đưa ra cách tiếp cận từ những thuật toán có thể áp dụng vào những ứng dụng thực tế cụ thể để người học có thể tự thiết kế hệ thống thị giác máy dựa trên những nền tảng cơ bản đã học. Để tiếp cận môn học dễ dàng hơn sinh viên cần trang bị kiến thức toán giải tích hai biến bao gồm ma trận và không gian tuyến tính, sinh viên cũng cần thông thạo lý thuyết xác xuất cơ bản, lập trình máy tinh và cơ sở cấu trúc dữ liệu.

Giáo trình được viết dựa trên các nguồn tham khảo khác nhau từ những bài báo khoa học, sách tham khảo, trang web và một số nguồn khác. Do có quá nhiều nguồn tham khảo nên một vài chỗ không liệt kê quá chi tiết nguồn tài liệu tham khảo. Cuối mỗi chương tác giả đưa ra một số câu hỏi và bài tập để sinh viên củng cố lý thuyết đã học cũng như các bài tập lớn để sinh viên giải quyết theo nhóm. Một số hướng nghiên cứu cũng chỉ ra để những sinh viên có nhu cầu nghiên cứu chuyên sâu về lĩnh vực này có thể tìm hiểu trực tiếp.

Giáo trình được chia làm 6 chương bao gồm:

Chương 1: Giới thiệu những khái niệm cơ bản nhất về thị giác máy cũng như cách hình thành hình ảnh.

Chương 2: Giới thiệu các kỹ thuật xử lý ảnh nhị phân bao gồm những kỹ thuật lấy ngưỡng, các tính chất hình học, những phép chiếu, các kỹ thuật xử lý vùng, hình thái học. Cuối cùng trong chương này cũng giới thiệu phương pháp nhận dạng ký tự chụp từ ảnh (optical character recognition)

Chương 3: Cung cấp các kỹ thuật xử lý vùng và biên ảnh bao gồm phân đoạn vùng ảnh, mô tả vùng ảnh, phân chia và gộp vùng, phát triển vùng

Chương 4: Giới thiệu cơ sở lý thuyết và các kỹ thuật lọc ảnh bao gồm lọc tuyến tính, lọc trung bình, lọc trung vị, làm mượt ảnh bằng bộ lọc Gaussian.

Chương 5: Giới thiệu lý thuyết và giải thuật phát hiện biên ảnh. Giới thiệu về Gradient của ảnh số, các bộ lọc dùng toán tử đạo hàm bậc 1, các bộ lọc toán tử đạo hàm bậc 2, Laplace của hàm Gaussian, đánh giá các phương pháp lọc biên ảnh. Cuối cùng giới thiệu 1 ví dụ áp dụng các bước xử lý biên ảnh để phát hiện đường thẳng trong ảnh. Chương 6: Giới thiệu về đường bao (contour) và các kỹ thuật xử lý đường bao bao gồm: tính chất hình học của đường cong (curve), đường cong rời rạc trong ảnh số. Cách khớp dữ liệu rời rạc vào đường cong, cách xấp xĩ đường cong cũng được trình bày trong giáo trình.