MATLAB圖像濾波去噪分析及其應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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餘勝威，丁建明，吳婷，魏健藍 著

圖書標籤:

• MATLAB
• 圖像處理
• 圖像濾波
• 圖像去噪
• 數字圖像處理
• 信號處理
• 算法分析
• 應用開發
• 噪聲抑製
• 圖像增強

齣版社： 北京航空航天大學齣版社

ISBN：9787512418011

版次：1

商品編碼：11749900

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2015-09-01

用紙：膠版紙

頁數：219

字數：380000

內容簡介

　　《MATLAB圖像濾波去噪分析及其應用》全麵而係統地講解瞭MATLAB圖像濾波去噪分析及其應用;結閤算法理論,詳解算法代碼（代碼全部可執行且驗證通過）,以幫助讀者更好地學習本書內容。對於網上討論的大部分疑難問題,本書均有涉及。
　　《MATLAB圖像濾波去噪分析及其應用》共１１章,包括顔色空間相互轉換、雙綫性濾波、銳化濾波、Kirsch濾波、排序濾波、自適應平滑濾波、自適應中值濾波、超限鄰域濾波、諧波均值濾波、逆諧波均值濾波、逆濾波、雙邊濾波、同態濾波、小波濾波、六抽頭濾波、約束最小平方濾波、非綫性復擴散濾波、Lee濾波、Gabor濾波、Wiener濾波、Kuwahara濾波、Beltrami流濾波、Lucy Richardson濾波、Non LocalMeans濾波等研究內容。
　　本書適閤所有學習MATALB圖像處理以及算法開發技術的人員閱讀,也適閤各種使用MATALB進行開發的工程技術人員使用;對於各高校師生解決圖像處理問題、進行課堂教學等,也是一本不可或缺的必備參考書。

目錄

第1章　圖像顔色空間相互轉換與MATLAB實現
1．1　圖像顔色空間原理
1．1．1　RGB顔色空間
1．1．2　YCbCr顔色空間
1．1．3　YUV顔色空間
1．1．4　YIQ顔色空間
1．1．5　HSV顔色空間
1．1．6　HSL顔色空間
1．1．7　HSI顔色空間
1．1．8　CIE顔色空間
1．1．9　LUV顔色空間
1．1．10　LAB顔色空間
1．1．11　LCH 顔色空間
1．2　顔色空間轉換與MATLAB實現
1．2．1　圖像YCbCr與RGB空間相互轉換及MATLAB實現
1．2．2　圖像YUV與RGB空間相互轉換及MATLAB實現
1．2．3　圖像YIQ與RGB空間相互轉換及MATLAB實現
1．2．4　圖像HSV與RGB空間相互轉換及MATLAB實現
1．2．5　圖像HSL與RGB空間相互轉換及MATLAB實現
1．2．6　圖像HSI與RGB空間相互轉換及MATLAB實現
1．2．7　圖像LUV與RGB空間相互轉換及MATLAB實現
1．2．8　圖像LAB與RGB空間相互轉換及MATLAB實現
1．2．9　圖像LCH 與RGB空間相互轉換及MATLAB實現
第2章　圖像噪聲概率密度分布與MATLAB實現
2．1　噪聲概率密度分布函數
2．1．1　均勻分布
2．1．2　正態分布
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　指數分布
2．1．8　Gamma分布
2．1．9　對數正態分布
2．1．10　瑞利分布
2．1．11　威布爾分布
2．1．12　二項分布
2．1．13　幾何分布
2．1．14　泊鬆分布
2．1．15　柯西分布
2．2　圖像噪聲的産生與MATLAB實現
2．2．1　圖像噪聲均勻分布與MATLAB實現
2．2．2　圖像噪聲正態分布與MATLAB實現
2．2．3　圖像噪聲卡方分布與MATLAB實現
2．2．4　圖像噪聲F分布與MATLAB實現
2．2．5　圖像噪聲t分布與MATLAB實現
2．2．6　圖像噪聲Beta分布與MATLAB實現
2．2．7　圖像噪聲指數分布與MATLAB實現
2．2．8　圖像噪聲伽馬分布與MATLAB實現
2．2．9　圖像噪聲對數正態分布與MATLAB實現
2．2．10　圖像噪聲瑞利分布與MATLAB實現
2．2．11　圖像噪聲威布爾分布與MATLAB實現
2．2．12　圖像噪聲二項分布與MATLAB實現
2．2．13　圖像噪聲幾何分布與MATLAB實現
2．2．14　圖像噪聲泊鬆分布與MATLAB實現
2．2．15　圖像噪聲柯西分布與MATLAB實現
第3章　理想濾波器設計與MATLAB實現
3．1　理想濾波算法原理
3．2　理想帶阻濾波
3．2．1　算法原理
3．2．2　算法仿真與MATLAB實現
3．3　理想低通濾波
3．3．1　算法原理
3．3．2　算法仿真與MATLAB實現
3．4　理想高通濾波
3．4．1　算法原理
3．4．2　算法仿真與MATLAB實現
3．5　理想陷波濾波
3．5．1　算法原理
3．5．2　算法仿真與MATLAB實現
第4章　巴特沃斯濾波器設計與MATLAB實現
4．1　巴特沃斯濾波算法原理
4．2　巴特沃斯帶阻濾波
4．2．1　算法原理
4．2．2　算法仿真與MATLAB實現
4．3　巴特沃斯低通濾波
4．3．1　算法原理
4．3．2　算法仿真與MATLAB實現
4．4　巴特沃斯高通濾波
4．4．1　算法原理
4．4．2　算法仿真與MATLAB實現
4．5　巴特沃斯陷波濾波
4．5．1　算法原理
4．5．2　算法仿真與MATLAB實現
第5章　高斯濾波器設計與MATLAB實現
5．1　高斯濾波算法原理
5．2　高斯帶阻濾波
5．2．1　算法原理
5．2．2　算法仿真與MATLAB實現
5．3　高斯低通濾波
5．3．1　算法原理
5．3．2　算法仿真與MATLAB實現
5．4　高斯高通濾波
5．4．1　算法原理
5．4．2　算法仿真與MATLAB實現
5．5　高斯陷波濾波
5．5．1　算法原理
5．5．2　算法仿真與MATLAB實現
第6章　綫性濾波器設計與MATLAB實現
6．1　綫性平滑濾波
6．1．1　算法原理
6．1．2　算法仿真與MATLAB實現
6．2　雙綫性插值濾波
6．2．1　算法原理
6．2．2　算法仿真與MATLAB實現
第7章　銳化濾波器設計與MATLAB實現
7．1　圖像銳化處理
7．2　綫性銳化濾波
7．2．1　算法原理
7．2．2　算法仿真與MATLAB實現
7．3　Sobel濾波
7．3．1　算法原理
7．3．2　算法仿真與MATLAB實現
7．4　Canny濾波
7．4．1　算法原理
7．4．2　算法仿真與MATLAB實現
7．5　Prewitt濾波
7．5．1　算法原理
7．5．2　算法仿真與MATLAB實現
7．6　Roberts濾波
7．6．1　算法原理
7．6．2　算法仿真與MATLAB實現
7．7　拉普拉斯濾波
7．7．1　算法原理
7．7．2　算法仿真與MATLAB實現
7．8　Kirsch濾波
7．8．1　算法原理
7．8．2　算法仿真與MATLAB實現
第8章　常用平滑濾波器設計與MATLAB實現
8．1　平滑濾波算法原理
8．2　幾何均值濾波
8．2．1　算法原理
8．2．2　算法仿真與MATLAB實現
8．3　排序濾波
8．3．1　算法原理
8．3．2　算法仿真與MATLAB實現
8．4　中值濾波
8．4．1　算法原理
8．4．2　算法仿真與MATLAB實現
8．5　自適應平滑濾波
8．5．1　算法原理
8．5．2　算法仿真與MATLAB實現
8．6　自適應中值濾波
8．6．1　算法原理
8．6．2　算法仿真與MATLAB實現
8．7　超限鄰域濾波
8．7．1　算法原理
8．7．2　算法仿真與MATLAB實現
第9章　諧波均值濾波器設計與MATLAB實現
9．1　諧波均值濾波
9．1．1　算法原理
9．1．2　算法仿真與MATLAB實現
9．2　逆諧波均值濾波
9．2．1　算法原理
9．2．2　算法仿真與MATLAB實現
第10章　高級濾波器設計與MATLAB實現
10．1　逆濾波
10．1．1　算法原理
10．1．2　算法仿真與MATLAB實現
10．2　雙邊濾波
10．2．1　算法原理
10．2．2　算法仿真與MATLAB實現
10．3　同態濾波
10．3．1　算法原理
10．3．2　算法仿真與MATLAB實現
10．4　小波濾波
10．4．1　算法原理
10．4．2　算法仿真與MATLAB實現
10．5　六抽頭插值濾波
10．5．1　算法原理
10．5．2　算法仿真與MATLAB實現
10．6　形態學濾波
10．6．1　算法原理
10．6．2　算法仿真與MATLAB實現
10．7　約束最小平方濾波
10．7．1　算法原理
10．7．2　算法仿真與MATLAB實現
10．8　非綫性復擴散濾波
10．8．1　算法原理
10．8．2　算法仿真與MATLAB實現
第11章　特殊濾波器設計與MATLAB實現

前言/序言

　　MATLAB圖像處理技術在視頻分析處理、圖像分割、識彆匹配等方麵的應用越來越廣泛，人們獲取最直觀的信息就是圖像信息。然而，大部分圖像信息含有較多的噪聲信息，給視覺判斷及計算機識彆帶來瞭睏難，因此廣大科研人員多集中於圖像去噪算法方麵的研究。MATLAB作為一款科學計算軟件逐漸被廣大科研人員所接受，其強大的數據計算功能、圖像的可視化界麵以及代碼的可移植性得到廣大技術人員的認可。MATLAB以矩陣運算最為快捷，俗稱矩陣實驗室，它和Mathematica、Maple並稱為三大數學軟件。在高版本的MATLAB中，加入瞭對C、FORTRAN、C＋＋和JAVA 的支持。MATLAB以其簡單易用、人機可視化友好等特點廣泛應用於各行各業，尤其被廣大科研人員所喜愛。
　　本書以圖像濾波去噪為背景，通過列舉大量的濾波去噪算法實例，使讀者瞭解去噪算法的實質並應用相應的濾波器算法去處理實際工程項目中的圖像問題。書中結閤算法理論，給齣瞭詳細的編程代碼，使讀者能夠真正地理解濾波算法本質，並在此基礎上進行相應的算法改進。書中全部代碼為可執行代碼，算法代碼在每一個MATLAB版本下均可運行。
　　值得說明的是，對圖像處理熟悉的朋友也許會注意到，一種濾波去噪算法濾波效果隻需要由一幅圖像進行驗證即可，各濾波去噪算法不會因為圖像格式的不同而使得函數調用有差彆。因此本書省去瞭大篇幅的圖像測試，而提供瞭完全、易懂、有效的可執行代碼，希望對廣大讀者能有所幫助。
　　本書的特色如下：
　　（1）內容不枯燥。結閤相關理論實際，抽齣與算法相關的理論作為支撐，通過算法原理以及算法代碼的迭代過程，讓讀者更容易理解並掌握。
　　（2）覆蓋麵廣。基本含蓋瞭常見算法的應用，包括顔色空間相互轉換、噪聲概率密度分布、理想帶阻濾波、理想低通濾波、理想高通濾波、理想陷波濾波、巴特沃斯帶阻濾波、巴特沃斯低通濾波、巴特沃斯高通濾波、巴特沃斯陷波濾波、高斯帶阻濾波、高斯低通濾波、高斯高通濾波、高斯陷波濾波、綫性平滑濾波、雙綫性濾波、綫性銳化濾波、Sobel濾波、Canny濾波、PreＧwitt濾波、Roberts濾波、Laplacian濾波、kirsch濾波、幾何均值濾波、排序濾波、中值濾波、自適應平滑濾波、自適應中值濾波、超限鄰域濾波、諧波均值濾波、逆諧波均值濾波、逆濾波、雙邊
　　濾波、同態濾波、小波濾波、六抽頭濾波、形態學濾波、約束最小平方濾波、非綫性復擴散濾波、Lee濾波、Gabor濾波、Wiener濾波、Kuwahara濾波、Beltrami流濾波、LucyＧRichardson濾波、NonＧLocalMeans濾波等內容。本書采用不同的濾波去噪算法進行設計，因此，初學者通過閱讀本書，也可以開發齣適用於自己實際應用的程序。
　　（3）循序漸進，由淺入深。從基本的圖像顔色空間齣發，針對每一個去噪算法，依據算法原理，輔以程序作驗證，通過算法代碼，可以反過來去理解算法原理中所涉及的公式，做到逐步地引導讀者去認識和掌握圖像濾波去噪算法的思想。
　　（4）真實案例，隨學隨用。注重實踐，用大量的篇幅介紹瞭真實、可靠的MATLAB圖像濾波去噪算法所解決的具體案例。給齣兩幅圖像作為驗證，讀者隻需要更換要處理的圖像即可應用濾波去噪算法進行圖像濾波去噪。
　　（5）語言通俗易懂。在講解各個實例、知識點時，盡量使用簡單易理解的語言，非常適閤初學者及廣大的愛好者學習。
　　（6）圖示豐富，容易理解。通過前後圖的對比，讀者能很快掌握知識點。
　　全書共11章。第1、2章介紹圖像顔色空間和噪聲分布，包括RGB、YCbCr、YUV、YIQ、HSV、HSL、HSI、CIE、LUV、LAB、LCH、YCbCr與RGB空間相互轉換、YUV 與RGB空間相互轉換、YIQ 與RGB空間相互轉換、HSV 與RGB空間相互轉換、HSL與RGB空間相互轉換、HSI與RGB 空間相互轉換、LUV 與RGB 空間相互轉換、Lab與RGB 空間相互轉換、LCH 與RGB空間相互轉換，以及均勻分布噪聲、高斯（正態）分布噪聲、卡方分布噪聲、F分布噪聲、t分布噪聲、Beta分布噪聲、指數分布噪聲、伽馬分布噪聲、對數正態分布噪聲、瑞利分布噪聲、威布爾分布噪聲、二項分布噪聲、幾何分布噪聲、泊鬆分布噪聲、柯西（Cauchy）分布噪聲等。這些內容適應瞭不同讀者需求，也為後續內容的學習打下瞭堅實的算法基礎。第3~9章介紹MATALB常用圖像濾波去噪算法應用設計，包括理想帶阻濾波、理想低通濾波、理想高通濾波、理想陷波濾波、巴特沃斯帶阻濾波、巴特沃斯低通濾波、巴特沃斯高通濾波、巴特沃斯陷波濾波、高斯帶阻濾波、高斯低通濾波、高斯高通濾波、高斯陷波濾波、綫性平滑濾波、雙綫性濾波、綫性銳化濾波、Sobel濾波、Canny濾波、rewitt濾波、Roberts濾波、Laplacian濾波、Kirsch濾波、幾何均值濾波、排序濾波、中值濾波、自適應平滑濾波、自適應中值濾波、超限鄰域濾波、諧波均值濾波、逆諧波均值濾波等案例。通過該類較為常用的濾波算法學習，讀者可以應用這些濾波器解決一些常見問題。第10~11章介紹MATALB高級圖像濾波去噪算法應用設計。本部分涉及麵較廣，列舉瞭逆濾波、雙邊濾波、同態濾波、小波濾波、六抽頭濾波、形態學濾波、約束最小平方濾波、非綫性復擴散濾波、Lee濾波、Gabor濾波、Wiener濾波、KuwaＧhara濾波、Beltrami流濾波、Lucy Richardson濾波、Non LocalMeans濾波等。通過案例分析，結閤算法理論和程序代碼，真正適閤廣大師生的需要。MATALB圖像濾波去噪算法應用，嚮更加廣泛、更加具體、更多應用發展，讓讀者真正掌握圖像濾波去噪算法的實質，開發和設計齣自己的可移植性代碼。
　　本書的讀者對象為零基礎的MATALB初學者，初、中級程序員；MATLAB圖像處理從業人員，MATLAB濾波去噪算法開發人員，MATLAB的開發愛好者及相關從業人員；高職院校師生及相關培訓學校的學員。
　　本書由餘勝威主筆編寫。該書是作者結閤在西南交通大學學習期間掌握的各類圖像處理算法以及齣於對MATLAB的愛好，參閱大量的相關文獻，精心編寫而成。在寫作過程中，參考瞭相關著作、論文等，在此謹對原作者錶示誠摯的謝意。如有不妥，請通過北京航空航天大學齣版社與作者聯係，謝謝。
　　在本書的寫作過程中，丁建明、吳婷、魏健藍等人給予瞭大量的幫助，特彆是對文章的編排以及程序的調試做瞭很多工作。另外，北京航空航天大學齣版社也給予瞭幫助，在此一並對他們錶示感謝。
　　作　者
　　2015年2月於成都

《圖像處理中的前沿技術與實踐》 內容簡介 本書聚焦於當代數字圖像處理領域最具活力和應用前景的前沿技術，旨在為讀者提供一個深入理解、掌握並實踐這些先進方法的綜閤性平颱。我們將從基礎理論齣發，逐步剖析圖像增強、特徵提取、圖像分割、目標識彆、三維重建等核心技術在最新研究進展下的演變與革新，並重點探討深度學習模型在這些領域所帶來的革命性突破。同時，本書也將兼顧理論的嚴謹性與實踐的可操作性，通過豐富的案例分析和代碼示例，幫助讀者將所學知識轉化為實際應用能力。 第一部分：現代圖像處理的理論基石與演進 在數字圖像處理的浩瀚領域中，理解其核心概念與發展脈絡是掌握前沿技術的前提。本部分將從經典圖像處理理論齣發，迴顧其發展曆程，並在此基礎上，重點介紹近年來齣現的理論創新和方法學上的重大進展。 圖像錶示與模型： 我們將深入探討圖像在不同應用場景下的數學錶示方法，從像素級錶示到基於內容的更高層次錶示。重點將放在現代圖像模型，包括概率圖模型、稀疏錶示模型以及用於生成和理解圖像的生成對抗網絡（GANs）等，闡述它們如何捕捉圖像的豐富結構和語義信息。 多尺度分析與變換： 多尺度分析是理解圖像在不同分辨率下特徵的關鍵。本書將係統介紹小波變換、多分辨率分析等經典方法，並深入探討其在圖像去噪、特徵提取和圖像壓縮等方麵的最新應用。此外，我們還將介紹新興的多尺度錶示方法，如基於圖的錶示，以處理非歐幾裏得結構的數據。 信息論在圖像處理中的應用： 信息論為量化圖像信息、度量圖像相似性以及優化處理過程提供瞭強大的理論框架。我們將介紹熵、互信息、KL散度等基本概念，並探討它們在圖像配準、特徵選擇和模型評估等方麵的具體應用。 第二部分：深度學習驅動的圖像處理革新 深度學習的崛起徹底改變瞭圖像處理的麵貌。本部分將係統性地介紹深度學習在圖像處理中的核心模型、訓練方法以及在各個任務上的突破性進展。 捲積神經網絡（CNNs）的深度解析： 作為圖像處理領域最成功的深度學習模型，CNNs的原理、結構及其變種（如ResNet, DenseNet, Inception等）將是本部分的重點。我們將詳細闡述捲積層、池化層、激活函數等關鍵組件的設計理念，以及它們如何有效地從圖像中學習層次化特徵。 生成對抗網絡（GANs）的藝術與科學： GANs在圖像生成、風格遷移、超分辨率等任務上展現齣驚人的能力。我們將深入講解GANs的生成器-判彆器框架，探討不同GANs架構（如DCGAN, StyleGAN, CycleGAN等）的優勢與局限，並介紹其在圖像閤成、數據增強等方麵的應用。 Transformer在視覺領域的演進： 近年來，Transformer模型在自然語言處理領域的成功也逐漸拓展到計算機視覺領域。本書將介紹Vision Transformer（ViT）及其變種，闡述其如何利用自注意力機製處理圖像中的長距離依賴關係，並探討其在圖像分類、目標檢測和語義分割等任務上的應用潛力。 深度學習模型訓練與優化： 成功的深度學習應用離不開有效的訓練策略。我們將詳細介紹損失函數設計、優化算法（如SGD, Adam等）、正則化技術（如Dropout, Batch Normalization等）以及遷移學習、數據增強等關鍵技術，幫助讀者掌握深度學習模型的訓練與調優方法。 第三部分：核心圖像處理任務的現代解決方案 基於前兩部分建立的理論基礎和技術框架，本部分將深入探討幾個關鍵的圖像處理任務，並展示如何利用最先進的算法和模型解決這些問題。 圖像增強與復原的智能方法： 除瞭傳統的濾波方法，我們將重點介紹基於深度學習的圖像去噪、超分辨率、低光照增強、HDR重建等技術。例如，如何利用殘差網絡或GANs來學習復雜的噪聲模式或高頻細節，從而實現比傳統方法更優異的復原效果。 特徵提取與描述的演進： 從SIFT, SURF等經典特徵，到基於深度學習的端到端特徵學習，我們將分析不同特徵錶示的優劣。重點介紹如何利用CNNs提取具有語義信息的深度特徵，以及這些特徵在圖像檢索、圖像匹配和三維重建等任務中的應用。 圖像分割的精細化： 圖像分割是將圖像劃分為具有語義意義的區域的過程。我們將介紹語義分割、實例分割和全景分割等不同類型的分割任務，並重點講解U-Net, Mask R-CNN, DeepLab等經典和先進的深度學習分割模型，探討其在自動駕駛、醫學影像分析等領域的應用。 目標檢測與識彆的精確化： 目標檢測是定位圖像中特定對象並對其進行分類的任務。我們將深入分析R-CNN係列、YOLO係列、SSD等不同架構的目標檢測器，探討其在實時性、精度和魯棒性上的權衡，並介紹最新的Anchor-free和Transformer-based檢測器。 三維視覺的重建與理解： 本部分將介紹從二維圖像重建物體或場景的三維結構的技術，包括SfM（Structure from Motion）、多視圖立體（MVS）等傳統方法，以及如何利用深度學習進行端到端的三維重建、深度估計和場景理解。 第四部分：前沿應用與未來展望 本書的最後一部分將聚焦於圖像處理技術的實際應用，並通過案例分析展示其在各行各業的巨大價值，並對未來發展趨勢進行展望。 計算機視覺在智能係統中的融閤： 我們將探討計算機視覺技術如何與機器人、增強現實（AR）、虛擬現實（VR）、智能製造、智慧醫療等領域深度融閤，解決實際問題，賦能智能化發展。 新興的圖像處理技術與挑戰： 介紹近年來湧現的一些新興技術，如神經渲染、可解釋AI在圖像處理中的應用、聯邦學習在保護隱私的圖像數據處理中的作用等。同時，也將探討在數據稀缺、計算資源受限、模型魯棒性等方麵的挑戰。 案例分析與實踐指導： 提供一係列精心設計的案例，涵蓋不同領域的圖像處理問題。通過這些案例，讀者將有機會動手實踐所學知識，例如使用開源深度學習框架（如PyTorch, TensorFlow）實現一個圖像去噪模型、一個目標檢測器等。案例將包含數據準備、模型選擇、訓練過程、結果評估及調優等全流程指導。 未來發展趨勢與研究方嚮： 結閤當前的研究熱點和行業需求，對圖像處理技術的未來發展進行預測，包括更強的模型泛化能力、更高效的計算方法、更深入的場景理解以及更廣泛的人機交互等。 本書緻力於為讀者提供一個全麵、深入且實用的圖像處理知識體係，幫助您在快速發展的計算機視覺和人工智能領域中，掌握核心技術，洞察前沿趨勢，並能獨立解決實際問題。無論您是希望打下堅實基礎的學生，還是緻力於將先進技術應用於實際的工程師或研究人員，本書都將是您寶貴的參考。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我最大的感受就是其對理論與實踐的巧妙結閤。書中的開篇部分，對圖像噪聲的來源和類型進行瞭非常細緻的分類講解，這為後續的濾波方法奠定瞭堅實的基礎。作者並沒有停留在泛泛而談，而是花瞭大量篇幅詳細闡述瞭各種經典濾波算法的原理，例如，對於中值濾波，書中不僅給齣瞭其核心思想——用鄰域像素的中值來代替中心像素的值，還深入分析瞭其在去除椒鹽噪聲方麵的顯著效果，以及對圖像邊緣的保護能力。更讓我驚喜的是，書中提供瞭大量可以直接運行的 MATLAB 代碼，這些代碼結構清晰，注釋詳細，即使是初學者也能快速上手。通過對這些代碼的調試和修改，我能夠親身感受不同濾波器參數對去噪效果的細微影響，例如，調整中值濾波的窗口大小，觀察其對噪聲去除程度和圖像模糊化的權衡。這種“動手實踐”的學習模式，極大地加深瞭我對濾波原理的理解，也讓我對 MATLAB 在圖像處理領域的強大能力有瞭更深刻的認識。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，這本書的深度和廣度都超齣瞭我的預期。我原本以為會是一本專注於 MATLAB 代碼實現的參考書，但事實證明，它在理論深度和算法的全麵性上都做得非常齣色。書中對於各種濾波器的數學推導非常嚴謹，邏輯清晰，讓我能夠深入理解算法的核心。同時，它也沒有忽視 MATLAB 在其中的輔助作用，提供瞭大量的代碼示例，而且這些代碼不僅能運行，更具有一定的通用性和可擴展性，非常適閤讀者在原有基礎上進行二次開發。我尤其喜歡書中對不同算法的比較分析，通過對比它們的優缺點、計算復雜度以及在不同噪聲環境下的錶現，我能夠更清晰地選擇最適閤特定場景的濾波方法。這本書為我打開瞭一扇新的大門，讓我對圖像濾波去噪技術有瞭更全麵、更深刻的認識，也為我今後的學習和研究提供瞭寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

初次拿到這本書，我其實是抱著一種既期待又忐忑的心情。說期待，是因為我長期以來一直在圖像處理領域深耕，對各種濾波去噪技術有著濃厚的興趣，也深知其在實際應用中的重要性。我希望能通過這本書，係統地梳理並深化我對這些概念的理解，尤其是 MATLAB 這一強大工具在其中的應用，這對我而言無疑是如虎添翼。我渴望看到書中能夠深入淺齣地講解各種經典和現代的濾波算法，例如高斯濾波、中值濾波、雙邊濾波，甚至更復雜的非局部均值濾波等等，並詳細闡述它們背後的數學原理和算法流程。同時，我也期望書中能提供豐富的 MATLAB 代碼示例，讓我能夠親手實踐，通過調整參數來觀察不同濾波效果的差異，從而更直觀地掌握每種算法的優劣勢以及適用場景。對我來說，理論知識的學習固然重要，但能夠轉化為實際操作，並解決實際問題，纔是最終目的。我期待著這本書能成為我手中的利器，幫助我更高效地處理各種帶有噪聲的圖像數據，為我的科研和工程項目提供堅實的技術支持。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的印象非常深刻，它不僅僅是一本技術手冊，更像是一位經驗豐富的導師。作者在撰寫過程中，似乎時刻都在思考讀者的角度，力求將復雜的概念以最易於理解的方式呈現齣來。例如，在介紹一些高級的去噪技術時，書中運用瞭大量的圖示和直觀的比喻，幫助讀者建立起對算法的感性認識，然後再逐步深入到數學推導。我特彆欣賞書中對於“為什麼”的解釋，而不是僅僅羅列“怎麼做”。很多時候，我們在學習新技術時，往往隻關注如何使用，卻忽略瞭其背後的原理，導緻在遇到問題時束手無策。這本書很好的彌補瞭這一點，它鼓勵讀者去思考，去探索，去理解算法的內在邏輯。即使有些算法我之前有所耳聞，但通過這本書的講解，我獲得瞭全新的理解，並且能夠更自信地將其應用於我的實際項目中。

評分☆☆☆☆☆

這本書最吸引我的地方在於其廣泛的應用案例。它並沒有局限於理論的探討，而是將各種濾波去噪技術與實際的工程問題緊密聯係起來。書中詳細介紹瞭這些技術在醫學影像處理、遙感圖像分析、安防監控視頻增強等多個領域的應用實例，並提供瞭相應的 MATLAB 實現思路和代碼片段。這讓我看到瞭圖像濾波去噪技術的強大潛力和廣闊前景。例如，在醫學影像部分，書中闡述瞭如何利用特定濾波器來去除 X 光片或 MRI 圖像中的噪聲，以提高診斷的準確性。在遙感圖像領域，則展示瞭如何通過濾波技術來增強地物細節，從而更好地進行土地利用分類和環境監測。這些生動的案例不僅讓我瞭解瞭技術的實用性，更激發瞭我對相關領域的研究興趣，也為我未來的職業發展方嚮提供瞭重要的參考。

評分☆☆☆☆☆

很好很好，值得購買學習，內容很不錯，適閤自己，很滿意

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質量非常好

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正版，包裝完好，報銷就不在意價格瞭

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此用戶未填寫評價內容

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書的質量不錯，很適閤先生的工作。

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看瞭網上的介紹 感覺還是本不錯的書 比之前那本講gui的強多瞭 希望能學到知識 具體評價要讀瞭纔知道

評分☆☆☆☆☆

書不錯，有一點基礎就可以學

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好東西是最重要的

評分☆☆☆☆☆

對於matlab應用的講解十分詳細，幫助很大