本书系统阐述了模式识别的原理与方法，并在此基础上介绍了模式识别的应用。全书分为：基础部分和应用部分：基础部分主要包括统计模式识别、模糊模式识别、神经网络模式识别等内容；应用部分有车牌识别和语音识别。

本书共分10章，内容包括：数字逻辑基础、逻辑门电路、组合逻辑电路、触发器、时序逻辑电路、半导体存储器、可编程逻辑器件、脉冲波形的产生与整形、数模转换和模数转换、数字系统分析与设计等。每章包含学习要点、教学要求、解题指导和习题解答4部分内容。

本书全面系统地介绍了数字图像处理的基本概念和原理，详细介绍了VS2005的基本用法，以及OpenCV在VS2005上的配置流程，给出了利用VS2005和OpenCV进行数字图像处理的常见算法的C++代码。本书将数字图像处理的基本原理与具体实践相结合，不仅让读者能够对数字图像处理的原理有深刻的理解，也为读者迅速掌握当下最流行的数字图像处理工具OpenCV打下了良好的基础。