　　《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。

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

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