MATLAB图像滤波去噪分析及其应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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余胜威，丁建明，吴婷，魏健蓝 著

图书标签:

• MATLAB
• 图像处理
• 图像滤波
• 图像去噪
• 数字图像处理
• 信号处理
• 算法分析
• 应用开发
• 噪声抑制
• 图像增强

出版社： 北京航空航天大学出版社

ISBN：9787512418011

版次：1

商品编码：11749900

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-09-01

用纸：胶版纸

页数：219

字数：380000

内容简介

　　《MATLAB图像滤波去噪分析及其应用》全面而系统地讲解了MATLAB图像滤波去噪分析及其应用;结合算法理论,详解算法代码（代码全部可执行且验证通过）,以帮助读者更好地学习本书内容。对于网上讨论的大部分疑难问题,本书均有涉及。
　　《MATLAB图像滤波去噪分析及其应用》共１１章,包括颜色空间相互转换、双线性滤波、锐化滤波、Kirsch滤波、排序滤波、自适应平滑滤波、自适应中值滤波、超限邻域滤波、谐波均值滤波、逆谐波均值滤波、逆滤波、双边滤波、同态滤波、小波滤波、六抽头滤波、约束最小平方滤波、非线性复扩散滤波、Lee滤波、Gabor滤波、Wiener滤波、Kuwahara滤波、Beltrami流滤波、Lucy Richardson滤波、Non LocalMeans滤波等研究内容。
　　本书适合所有学习MATALB图像处理以及算法开发技术的人员阅读,也适合各种使用MATALB进行开发的工程技术人员使用;对于各高校师生解决图像处理问题、进行课堂教学等,也是一本不可或缺的必备参考书。

目录

第1章　图像颜色空间相互转换与MATLAB实现
1．1　图像颜色空间原理
1．1．1　RGB颜色空间
1．1．2　YCbCr颜色空间
1．1．3　YUV颜色空间
1．1．4　YIQ颜色空间
1．1．5　HSV颜色空间
1．1．6　HSL颜色空间
1．1．7　HSI颜色空间
1．1．8　CIE颜色空间
1．1．9　LUV颜色空间
1．1．10　LAB颜色空间
1．1．11　LCH 颜色空间
1．2　颜色空间转换与MATLAB实现
1．2．1　图像YCbCr与RGB空间相互转换及MATLAB实现
1．2．2　图像YUV与RGB空间相互转换及MATLAB实现
1．2．3　图像YIQ与RGB空间相互转换及MATLAB实现
1．2．4　图像HSV与RGB空间相互转换及MATLAB实现
1．2．5　图像HSL与RGB空间相互转换及MATLAB实现
1．2．6　图像HSI与RGB空间相互转换及MATLAB实现
1．2．7　图像LUV与RGB空间相互转换及MATLAB实现
1．2．8　图像LAB与RGB空间相互转换及MATLAB实现
1．2．9　图像LCH 与RGB空间相互转换及MATLAB实现
第2章　图像噪声概率密度分布与MATLAB实现
2．1　噪声概率密度分布函数
2．1．1　均匀分布
2．1．2　正态分布
2．1．3　卡方分布
2．1．4　F分布
2．1．5　t分布
2．1．6　Beta分布
2．1．7　指数分布
2．1．8　Gamma分布
2．1．9　对数正态分布
2．1．10　瑞利分布
2．1．11　威布尔分布
2．1．12　二项分布
2．1．13　几何分布
2．1．14　泊松分布
2．1．15　柯西分布
2．2　图像噪声的产生与MATLAB实现
2．2．1　图像噪声均匀分布与MATLAB实现
2．2．2　图像噪声正态分布与MATLAB实现
2．2．3　图像噪声卡方分布与MATLAB实现
2．2．4　图像噪声F分布与MATLAB实现
2．2．5　图像噪声t分布与MATLAB实现
2．2．6　图像噪声Beta分布与MATLAB实现
2．2．7　图像噪声指数分布与MATLAB实现
2．2．8　图像噪声伽马分布与MATLAB实现
2．2．9　图像噪声对数正态分布与MATLAB实现
2．2．10　图像噪声瑞利分布与MATLAB实现
2．2．11　图像噪声威布尔分布与MATLAB实现
2．2．12　图像噪声二项分布与MATLAB实现
2．2．13　图像噪声几何分布与MATLAB实现
2．2．14　图像噪声泊松分布与MATLAB实现
2．2．15　图像噪声柯西分布与MATLAB实现
第3章　理想滤波器设计与MATLAB实现
3．1　理想滤波算法原理
3．2　理想带阻滤波
3．2．1　算法原理
3．2．2　算法仿真与MATLAB实现
3．3　理想低通滤波
3．3．1　算法原理
3．3．2　算法仿真与MATLAB实现
3．4　理想高通滤波
3．4．1　算法原理
3．4．2　算法仿真与MATLAB实现
3．5　理想陷波滤波
3．5．1　算法原理
3．5．2　算法仿真与MATLAB实现
第4章　巴特沃斯滤波器设计与MATLAB实现
4．1　巴特沃斯滤波算法原理
4．2　巴特沃斯带阻滤波
4．2．1　算法原理
4．2．2　算法仿真与MATLAB实现
4．3　巴特沃斯低通滤波
4．3．1　算法原理
4．3．2　算法仿真与MATLAB实现
4．4　巴特沃斯高通滤波
4．4．1　算法原理
4．4．2　算法仿真与MATLAB实现
4．5　巴特沃斯陷波滤波
4．5．1　算法原理
4．5．2　算法仿真与MATLAB实现
第5章　高斯滤波器设计与MATLAB实现
5．1　高斯滤波算法原理
5．2　高斯带阻滤波
5．2．1　算法原理
5．2．2　算法仿真与MATLAB实现
5．3　高斯低通滤波
5．3．1　算法原理
5．3．2　算法仿真与MATLAB实现
5．4　高斯高通滤波
5．4．1　算法原理
5．4．2　算法仿真与MATLAB实现
5．5　高斯陷波滤波
5．5．1　算法原理
5．5．2　算法仿真与MATLAB实现
第6章　线性滤波器设计与MATLAB实现
6．1　线性平滑滤波
6．1．1　算法原理
6．1．2　算法仿真与MATLAB实现
6．2　双线性插值滤波
6．2．1　算法原理
6．2．2　算法仿真与MATLAB实现
第7章　锐化滤波器设计与MATLAB实现
7．1　图像锐化处理
7．2　线性锐化滤波
7．2．1　算法原理
7．2．2　算法仿真与MATLAB实现
7．3　Sobel滤波
7．3．1　算法原理
7．3．2　算法仿真与MATLAB实现
7．4　Canny滤波
7．4．1　算法原理
7．4．2　算法仿真与MATLAB实现
7．5　Prewitt滤波
7．5．1　算法原理
7．5．2　算法仿真与MATLAB实现
7．6　Roberts滤波
7．6．1　算法原理
7．6．2　算法仿真与MATLAB实现
7．7　拉普拉斯滤波
7．7．1　算法原理
7．7．2　算法仿真与MATLAB实现
7．8　Kirsch滤波
7．8．1　算法原理
7．8．2　算法仿真与MATLAB实现
第8章　常用平滑滤波器设计与MATLAB实现
8．1　平滑滤波算法原理
8．2　几何均值滤波
8．2．1　算法原理
8．2．2　算法仿真与MATLAB实现
8．3　排序滤波
8．3．1　算法原理
8．3．2　算法仿真与MATLAB实现
8．4　中值滤波
8．4．1　算法原理
8．4．2　算法仿真与MATLAB实现
8．5　自适应平滑滤波
8．5．1　算法原理
8．5．2　算法仿真与MATLAB实现
8．6　自适应中值滤波
8．6．1　算法原理
8．6．2　算法仿真与MATLAB实现
8．7　超限邻域滤波
8．7．1　算法原理
8．7．2　算法仿真与MATLAB实现
第9章　谐波均值滤波器设计与MATLAB实现
9．1　谐波均值滤波
9．1．1　算法原理
9．1．2　算法仿真与MATLAB实现
9．2　逆谐波均值滤波
9．2．1　算法原理
9．2．2　算法仿真与MATLAB实现
第10章　高级滤波器设计与MATLAB实现
10．1　逆滤波
10．1．1　算法原理
10．1．2　算法仿真与MATLAB实现
10．2　双边滤波
10．2．1　算法原理
10．2．2　算法仿真与MATLAB实现
10．3　同态滤波
10．3．1　算法原理
10．3．2　算法仿真与MATLAB实现
10．4　小波滤波
10．4．1　算法原理
10．4．2　算法仿真与MATLAB实现
10．5　六抽头插值滤波
10．5．1　算法原理
10．5．2　算法仿真与MATLAB实现
10．6　形态学滤波
10．6．1　算法原理
10．6．2　算法仿真与MATLAB实现
10．7　约束最小平方滤波
10．7．1　算法原理
10．7．2　算法仿真与MATLAB实现
10．8　非线性复扩散滤波
10．8．1　算法原理
10．8．2　算法仿真与MATLAB实现
第11章　特殊滤波器设计与MATLAB实现

前言/序言

　　MATLAB图像处理技术在视频分析处理、图像分割、识别匹配等方面的应用越来越广泛，人们获取最直观的信息就是图像信息。然而，大部分图像信息含有较多的噪声信息，给视觉判断及计算机识别带来了困难，因此广大科研人员多集中于图像去噪算法方面的研究。MATLAB作为一款科学计算软件逐渐被广大科研人员所接受，其强大的数据计算功能、图像的可视化界面以及代码的可移植性得到广大技术人员的认可。MATLAB以矩阵运算最为快捷，俗称矩阵实验室，它和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。在高版本的MATLAB中，加入了对C、FORTRAN、C＋＋和JAVA 的支持。MATLAB以其简单易用、人机可视化友好等特点广泛应用于各行各业，尤其被广大科研人员所喜爱。
　　本书以图像滤波去噪为背景，通过列举大量的滤波去噪算法实例，使读者了解去噪算法的实质并应用相应的滤波器算法去处理实际工程项目中的图像问题。书中结合算法理论，给出了详细的编程代码，使读者能够真正地理解滤波算法本质，并在此基础上进行相应的算法改进。书中全部代码为可执行代码，算法代码在每一个MATLAB版本下均可运行。
　　值得说明的是，对图像处理熟悉的朋友也许会注意到，一种滤波去噪算法滤波效果只需要由一幅图像进行验证即可，各滤波去噪算法不会因为图像格式的不同而使得函数调用有差别。因此本书省去了大篇幅的图像测试，而提供了完全、易懂、有效的可执行代码，希望对广大读者能有所帮助。
　　本书的特色如下：
　　（1）内容不枯燥。结合相关理论实际，抽出与算法相关的理论作为支撑，通过算法原理以及算法代码的迭代过程，让读者更容易理解并掌握。
　　（2）覆盖面广。基本含盖了常见算法的应用，包括颜色空间相互转换、噪声概率密度分布、理想带阻滤波、理想低通滤波、理想高通滤波、理想陷波滤波、巴特沃斯带阻滤波、巴特沃斯低通滤波、巴特沃斯高通滤波、巴特沃斯陷波滤波、高斯带阻滤波、高斯低通滤波、高斯高通滤波、高斯陷波滤波、线性平滑滤波、双线性滤波、线性锐化滤波、Sobel滤波、Canny滤波、PreＧwitt滤波、Roberts滤波、Laplacian滤波、kirsch滤波、几何均值滤波、排序滤波、中值滤波、自适应平滑滤波、自适应中值滤波、超限邻域滤波、谐波均值滤波、逆谐波均值滤波、逆滤波、双边
　　滤波、同态滤波、小波滤波、六抽头滤波、形态学滤波、约束最小平方滤波、非线性复扩散滤波、Lee滤波、Gabor滤波、Wiener滤波、Kuwahara滤波、Beltrami流滤波、LucyＧRichardson滤波、NonＧLocalMeans滤波等内容。本书采用不同的滤波去噪算法进行设计，因此，初学者通过阅读本书，也可以开发出适用于自己实际应用的程序。
　　（3）循序渐进，由浅入深。从基本的图像颜色空间出发，针对每一个去噪算法，依据算法原理，辅以程序作验证，通过算法代码，可以反过来去理解算法原理中所涉及的公式，做到逐步地引导读者去认识和掌握图像滤波去噪算法的思想。
　　（4）真实案例，随学随用。注重实践，用大量的篇幅介绍了真实、可靠的MATLAB图像滤波去噪算法所解决的具体案例。给出两幅图像作为验证，读者只需要更换要处理的图像即可应用滤波去噪算法进行图像滤波去噪。
　　（5）语言通俗易懂。在讲解各个实例、知识点时，尽量使用简单易理解的语言，非常适合初学者及广大的爱好者学习。
　　（6）图示丰富，容易理解。通过前后图的对比，读者能很快掌握知识点。
　　全书共11章。第1、2章介绍图像颜色空间和噪声分布，包括RGB、YCbCr、YUV、YIQ、HSV、HSL、HSI、CIE、LUV、LAB、LCH、YCbCr与RGB空间相互转换、YUV 与RGB空间相互转换、YIQ 与RGB空间相互转换、HSV 与RGB空间相互转换、HSL与RGB空间相互转换、HSI与RGB 空间相互转换、LUV 与RGB 空间相互转换、Lab与RGB 空间相互转换、LCH 与RGB空间相互转换，以及均匀分布噪声、高斯（正态）分布噪声、卡方分布噪声、F分布噪声、t分布噪声、Beta分布噪声、指数分布噪声、伽马分布噪声、对数正态分布噪声、瑞利分布噪声、威布尔分布噪声、二项分布噪声、几何分布噪声、泊松分布噪声、柯西（Cauchy）分布噪声等。这些内容适应了不同读者需求，也为后续内容的学习打下了坚实的算法基础。第3~9章介绍MATALB常用图像滤波去噪算法应用设计，包括理想带阻滤波、理想低通滤波、理想高通滤波、理想陷波滤波、巴特沃斯带阻滤波、巴特沃斯低通滤波、巴特沃斯高通滤波、巴特沃斯陷波滤波、高斯带阻滤波、高斯低通滤波、高斯高通滤波、高斯陷波滤波、线性平滑滤波、双线性滤波、线性锐化滤波、Sobel滤波、Canny滤波、rewitt滤波、Roberts滤波、Laplacian滤波、Kirsch滤波、几何均值滤波、排序滤波、中值滤波、自适应平滑滤波、自适应中值滤波、超限邻域滤波、谐波均值滤波、逆谐波均值滤波等案例。通过该类较为常用的滤波算法学习，读者可以应用这些滤波器解决一些常见问题。第10~11章介绍MATALB高级图像滤波去噪算法应用设计。本部分涉及面较广，列举了逆滤波、双边滤波、同态滤波、小波滤波、六抽头滤波、形态学滤波、约束最小平方滤波、非线性复扩散滤波、Lee滤波、Gabor滤波、Wiener滤波、KuwaＧhara滤波、Beltrami流滤波、Lucy Richardson滤波、Non LocalMeans滤波等。通过案例分析，结合算法理论和程序代码，真正适合广大师生的需要。MATALB图像滤波去噪算法应用，向更加广泛、更加具体、更多应用发展，让读者真正掌握图像滤波去噪算法的实质，开发和设计出自己的可移植性代码。
　　本书的读者对象为零基础的MATALB初学者，初、中级程序员；MATLAB图像处理从业人员，MATLAB滤波去噪算法开发人员，MATLAB的开发爱好者及相关从业人员；高职院校师生及相关培训学校的学员。
　　本书由余胜威主笔编写。该书是作者结合在西南交通大学学习期间掌握的各类图像处理算法以及出于对MATLAB的爱好，参阅大量的相关文献，精心编写而成。在写作过程中，参考了相关著作、论文等，在此谨对原作者表示诚挚的谢意。如有不妥，请通过北京航空航天大学出版社与作者联系，谢谢。
　　在本书的写作过程中，丁建明、吴婷、魏健蓝等人给予了大量的帮助，特别是对文章的编排以及程序的调试做了很多工作。另外，北京航空航天大学出版社也给予了帮助，在此一并对他们表示感谢。
　　作　者
　　2015年2月于成都

《图像处理中的前沿技术与实践》 内容简介 本书聚焦于当代数字图像处理领域最具活力和应用前景的前沿技术，旨在为读者提供一个深入理解、掌握并实践这些先进方法的综合性平台。我们将从基础理论出发，逐步剖析图像增强、特征提取、图像分割、目标识别、三维重建等核心技术在最新研究进展下的演变与革新，并重点探讨深度学习模型在这些领域所带来的革命性突破。同时，本书也将兼顾理论的严谨性与实践的可操作性，通过丰富的案例分析和代码示例，帮助读者将所学知识转化为实际应用能力。 第一部分：现代图像处理的理论基石与演进 在数字图像处理的浩瀚领域中，理解其核心概念与发展脉络是掌握前沿技术的前提。本部分将从经典图像处理理论出发，回顾其发展历程，并在此基础上，重点介绍近年来出现的理论创新和方法学上的重大进展。 图像表示与模型： 我们将深入探讨图像在不同应用场景下的数学表示方法，从像素级表示到基于内容的更高层次表示。重点将放在现代图像模型，包括概率图模型、稀疏表示模型以及用于生成和理解图像的生成对抗网络（GANs）等，阐述它们如何捕捉图像的丰富结构和语义信息。 多尺度分析与变换： 多尺度分析是理解图像在不同分辨率下特征的关键。本书将系统介绍小波变换、多分辨率分析等经典方法，并深入探讨其在图像去噪、特征提取和图像压缩等方面的最新应用。此外，我们还将介绍新兴的多尺度表示方法，如基于图的表示，以处理非欧几里得结构的数据。 信息论在图像处理中的应用： 信息论为量化图像信息、度量图像相似性以及优化处理过程提供了强大的理论框架。我们将介绍熵、互信息、KL散度等基本概念，并探讨它们在图像配准、特征选择和模型评估等方面的具体应用。 第二部分：深度学习驱动的图像处理革新 深度学习的崛起彻底改变了图像处理的面貌。本部分将系统性地介绍深度学习在图像处理中的核心模型、训练方法以及在各个任务上的突破性进展。 卷积神经网络（CNNs）的深度解析： 作为图像处理领域最成功的深度学习模型，CNNs的原理、结构及其变种（如ResNet, DenseNet, Inception等）将是本部分的重点。我们将详细阐述卷积层、池化层、激活函数等关键组件的设计理念，以及它们如何有效地从图像中学习层次化特征。 生成对抗网络（GANs）的艺术与科学： GANs在图像生成、风格迁移、超分辨率等任务上展现出惊人的能力。我们将深入讲解GANs的生成器-判别器框架，探讨不同GANs架构（如DCGAN, StyleGAN, CycleGAN等）的优势与局限，并介绍其在图像合成、数据增强等方面的应用。 Transformer在视觉领域的演进： 近年来，Transformer模型在自然语言处理领域的成功也逐渐拓展到计算机视觉领域。本书将介绍Vision Transformer（ViT）及其变种，阐述其如何利用自注意力机制处理图像中的长距离依赖关系，并探讨其在图像分类、目标检测和语义分割等任务上的应用潜力。 深度学习模型训练与优化： 成功的深度学习应用离不开有效的训练策略。我们将详细介绍损失函数设计、优化算法（如SGD, Adam等）、正则化技术（如Dropout, Batch Normalization等）以及迁移学习、数据增强等关键技术，帮助读者掌握深度学习模型的训练与调优方法。 第三部分：核心图像处理任务的现代解决方案 基于前两部分建立的理论基础和技术框架，本部分将深入探讨几个关键的图像处理任务，并展示如何利用最先进的算法和模型解决这些问题。 图像增强与复原的智能方法： 除了传统的滤波方法，我们将重点介绍基于深度学习的图像去噪、超分辨率、低光照增强、HDR重建等技术。例如，如何利用残差网络或GANs来学习复杂的噪声模式或高频细节，从而实现比传统方法更优异的复原效果。 特征提取与描述的演进： 从SIFT, SURF等经典特征，到基于深度学习的端到端特征学习，我们将分析不同特征表示的优劣。重点介绍如何利用CNNs提取具有语义信息的深度特征，以及这些特征在图像检索、图像匹配和三维重建等任务中的应用。 图像分割的精细化： 图像分割是将图像划分为具有语义意义的区域的过程。我们将介绍语义分割、实例分割和全景分割等不同类型的分割任务，并重点讲解U-Net, Mask R-CNN, DeepLab等经典和先进的深度学习分割模型，探讨其在自动驾驶、医学影像分析等领域的应用。 目标检测与识别的精确化： 目标检测是定位图像中特定对象并对其进行分类的任务。我们将深入分析R-CNN系列、YOLO系列、SSD等不同架构的目标检测器，探讨其在实时性、精度和鲁棒性上的权衡，并介绍最新的Anchor-free和Transformer-based检测器。 三维视觉的重建与理解： 本部分将介绍从二维图像重建物体或场景的三维结构的技术，包括SfM（Structure from Motion）、多视图立体（MVS）等传统方法，以及如何利用深度学习进行端到端的三维重建、深度估计和场景理解。 第四部分：前沿应用与未来展望 本书的最后一部分将聚焦于图像处理技术的实际应用，并通过案例分析展示其在各行各业的巨大价值，并对未来发展趋势进行展望。 计算机视觉在智能系统中的融合： 我们将探讨计算机视觉技术如何与机器人、增强现实（AR）、虚拟现实（VR）、智能制造、智慧医疗等领域深度融合，解决实际问题，赋能智能化发展。 新兴的图像处理技术与挑战： 介绍近年来涌现的一些新兴技术，如神经渲染、可解释AI在图像处理中的应用、联邦学习在保护隐私的图像数据处理中的作用等。同时，也将探讨在数据稀缺、计算资源受限、模型鲁棒性等方面的挑战。 案例分析与实践指导： 提供一系列精心设计的案例，涵盖不同领域的图像处理问题。通过这些案例，读者将有机会动手实践所学知识，例如使用开源深度学习框架（如PyTorch, TensorFlow）实现一个图像去噪模型、一个目标检测器等。案例将包含数据准备、模型选择、训练过程、结果评估及调优等全流程指导。 未来发展趋势与研究方向： 结合当前的研究热点和行业需求，对图像处理技术的未来发展进行预测，包括更强的模型泛化能力、更高效的计算方法、更深入的场景理解以及更广泛的人机交互等。 本书致力于为读者提供一个全面、深入且实用的图像处理知识体系，帮助您在快速发展的计算机视觉和人工智能领域中，掌握核心技术，洞察前沿趋势，并能独立解决实际问题。无论您是希望打下坚实基础的学生，还是致力于将先进技术应用于实际的工程师或研究人员，本书都将是您宝贵的参考。

评分☆☆☆☆☆

初次拿到这本书，我其实是抱着一种既期待又忐忑的心情。说期待，是因为我长期以来一直在图像处理领域深耕，对各种滤波去噪技术有着浓厚的兴趣，也深知其在实际应用中的重要性。我希望能通过这本书，系统地梳理并深化我对这些概念的理解，尤其是 MATLAB 这一强大工具在其中的应用，这对我而言无疑是如虎添翼。我渴望看到书中能够深入浅出地讲解各种经典和现代的滤波算法，例如高斯滤波、中值滤波、双边滤波，甚至更复杂的非局部均值滤波等等，并详细阐述它们背后的数学原理和算法流程。同时，我也期望书中能提供丰富的 MATLAB 代码示例，让我能够亲手实践，通过调整参数来观察不同滤波效果的差异，从而更直观地掌握每种算法的优劣势以及适用场景。对我来说，理论知识的学习固然重要，但能够转化为实际操作，并解决实际问题，才是最终目的。我期待着这本书能成为我手中的利器，帮助我更高效地处理各种带有噪声的图像数据，为我的科研和工程项目提供坚实的技术支持。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的深度和广度都超出了我的预期。我原本以为会是一本专注于 MATLAB 代码实现的参考书，但事实证明，它在理论深度和算法的全面性上都做得非常出色。书中对于各种滤波器的数学推导非常严谨，逻辑清晰，让我能够深入理解算法的核心。同时，它也没有忽视 MATLAB 在其中的辅助作用，提供了大量的代码示例，而且这些代码不仅能运行，更具有一定的通用性和可扩展性，非常适合读者在原有基础上进行二次开发。我尤其喜欢书中对不同算法的比较分析，通过对比它们的优缺点、计算复杂度以及在不同噪声环境下的表现，我能够更清晰地选择最适合特定场景的滤波方法。这本书为我打开了一扇新的大门，让我对图像滤波去噪技术有了更全面、更深刻的认识，也为我今后的学习和研究提供了宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受就是其对理论与实践的巧妙结合。书中的开篇部分，对图像噪声的来源和类型进行了非常细致的分类讲解，这为后续的滤波方法奠定了坚实的基础。作者并没有停留在泛泛而谈，而是花了大量篇幅详细阐述了各种经典滤波算法的原理，例如，对于中值滤波，书中不仅给出了其核心思想——用邻域像素的中值来代替中心像素的值，还深入分析了其在去除椒盐噪声方面的显著效果，以及对图像边缘的保护能力。更让我惊喜的是，书中提供了大量可以直接运行的 MATLAB 代码，这些代码结构清晰，注释详细，即使是初学者也能快速上手。通过对这些代码的调试和修改，我能够亲身感受不同滤波器参数对去噪效果的细微影响，例如，调整中值滤波的窗口大小，观察其对噪声去除程度和图像模糊化的权衡。这种“动手实践”的学习模式，极大地加深了我对滤波原理的理解，也让我对 MATLAB 在图像处理领域的强大能力有了更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的印象非常深刻，它不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师。作者在撰写过程中，似乎时刻都在思考读者的角度，力求将复杂的概念以最易于理解的方式呈现出来。例如，在介绍一些高级的去噪技术时，书中运用了大量的图示和直观的比喻，帮助读者建立起对算法的感性认识，然后再逐步深入到数学推导。我特别欣赏书中对于“为什么”的解释，而不是仅仅罗列“怎么做”。很多时候，我们在学习新技术时，往往只关注如何使用，却忽略了其背后的原理，导致在遇到问题时束手无策。这本书很好的弥补了这一点，它鼓励读者去思考，去探索，去理解算法的内在逻辑。即使有些算法我之前有所耳闻，但通过这本书的讲解，我获得了全新的理解，并且能够更自信地将其应用于我的实际项目中。

评分☆☆☆☆☆

这本书最吸引我的地方在于其广泛的应用案例。它并没有局限于理论的探讨，而是将各种滤波去噪技术与实际的工程问题紧密联系起来。书中详细介绍了这些技术在医学影像处理、遥感图像分析、安防监控视频增强等多个领域的应用实例，并提供了相应的 MATLAB 实现思路和代码片段。这让我看到了图像滤波去噪技术的强大潜力和广阔前景。例如，在医学影像部分，书中阐述了如何利用特定滤波器来去除 X 光片或 MRI 图像中的噪声，以提高诊断的准确性。在遥感图像领域，则展示了如何通过滤波技术来增强地物细节，从而更好地进行土地利用分类和环境监测。这些生动的案例不仅让我了解了技术的实用性，更激发了我对相关领域的研究兴趣，也为我未来的职业发展方向提供了重要的参考。

评分☆☆☆☆☆

非常好的书，人大经济论坛的推荐教材

评分☆☆☆☆☆

很好，内容例子都不错，可以看看

评分☆☆☆☆☆

同时推荐，刚到手，慢慢研究……

评分☆☆☆☆☆

当工具书了，查查，翻翻......................

评分☆☆☆☆☆

包装很完整，很干净，快递员服务也很好。快递速度很快。货品完好。相信应该是正品，没有验证过。

评分☆☆☆☆☆

很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好

评分☆☆☆☆☆

正在学习书上的程序，挺不错的，不会了还可以上论坛提问题

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

非常好的一本书。做算法的很多还是面向过程的编程思路，转换到对象编程更有利于大型项目和继承