　　《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。

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

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