基于小波变换的图像降噪

作者:姜三平

页数:128

出版时间:2009-1

价格:19.00元

isbn号码:9787118061130

具体描述

《基于小波变换的图像降噪》系统讨论了小波变换在图像降噪中的应用。内容包括：小波变换的基本理论，应用小波变换进行图像降噪的基本算法；变换系数的稀疏性和图像降噪效果之间的关系；综合利用傅里叶变换和小波变换图像降噪算法，并在附录中提供了书中部分图例和算法的MATLAB程序。

用户评价

这本书的理论深度远超我的预期，尤其是在数学基础的阐述部分，作者似乎毫不避讳地展示了其深厚的数学功底。我花了整整一个下午的时间，才勉强啃完了关于基函数正交性和小波母函数选择标准的那几页。老实说，那部分内容相当“硬核”，即便是对信号处理有一定基础的人，也需要反复咀嚼才能领悟其精髓。它详尽地剖析了不同小波族（如Daubechies系列和Symlets系列）在特定场景下的性能差异，并不仅仅停留在“哪个好用”的层面，而是深入到它们的消失矩（Vanishing Moments）是如何影响去噪效果的底层逻辑。这种刨根问底的学术态度，让这本书的价值瞬间提升了一个档次，它不再是一本简单的应用手册，而更像是一本可以作为研究参考的工具书。虽然阅读过程伴随着不少的挠头和回溯查阅，但最终那种“豁然开朗”的成就感是其他通俗读物无法给予的。我希望能看到更多关于小波包分解和阈值函数选择策略的深入探讨，因为这往往是实际工程中决定最终效果的关键。

坦白讲，我购买这本书的初衷，更多是想找到一些可以直接复制粘贴的代码示例来解决我手头的一个实时监测系统中的图像干扰问题。然而，这本书在软件实现和具体编程语言的结合上，似乎显得有些保守和克制了。虽然在某些章节后面附带了伪代码或者极其简化的MATLAB片段，但这些片段更多地是用来佐证理论模型的，而不是可以直接投入生产环境的模块化函数。这让我感到一丝小小的失落。我本期望能看到一个完整的、涵盖预处理、变换、阈值处理到逆变换的面向对象实现框架，或者至少是对不同开源库（如OpenCV或Scipy）中相关功能的封装与比较。目前看来，这本书更像是偏向于理论建模和算法分析，对于那些急于将算法落地到具体嵌入式设备或高性能计算平台上的工程师来说，可能需要额外花费大量精力去进行“代码重构”和“平台适配”。不过，反过来说，也许正是因为没有被具体的编程语言限制，使得其提出的理论框架具有更强的普适性和生命力。

这本书的阅读体验，整体上更像是一场严谨的学术研讨会，而非轻松的午后阅读。语言风格非常正式和客观，几乎没有使用任何带有主观色彩的形容词，所有的论述都建立在严格的数学推导和实验数据之上。这无疑保证了内容的可靠性，但同时也带来了一定的阅读门槛。对于初学者来说，如果缺乏必要的泛函分析和傅里叶分析的背景知识，可能会在理解小波基函数的展开和重构原理时感到吃力。我个人感觉，如果作者能在每个关键算法介绍后，增加一个“读者自测”或“实践启发”的小节，帮助读者将抽象的数学概念与具体的图像效果联系起来，那就更完美了。目前来看，这本书更适合已经掌握了基础信号处理理论，希望深入钻研小波变换在特定领域应用的高级学生和研究人员。它像是一把高精度的手术刀，需要使用者具备相应的操作技能才能发挥其最大效能。

这本书的装帧设计着实令人眼前一亮，那深沉的蓝色调配合着烫金的书名，在书架上就显得格外沉稳大气，一看就是那种能让人沉下心来研读的专业著作。初翻开扉页，就能感受到作者在排版上的用心，字体选择既保证了阅读的舒适度，又透露出一种严谨的学术气息。虽然我还没能完全深入到核心技术细节中去，但仅从目录的梳理和章节间的逻辑过渡来看，就能推测出作者在构建知识体系上下了苦功。比如，第一部分对传统信号处理基础的回顾，处理得极其精炼，没有过多冗余的数学推导，而是直奔主题地引出了变换方法的必要性。这种叙事节奏的把控，对于我们这些既需要理论深度又渴望快速上手的工程师来说，无疑是极大的福音。我个人特别欣赏它在案例引入上的处理，它没有直接抛出复杂的公式，而是通过一些直观的图像处理前后的对比图示，让读者在视觉上首先建立起对“降噪”这个概念的感性认识，这种“先感知后理解”的教学法，比干巴巴的理论灌输要有效得多。我期待着后续章节能像开篇一样，在理论的深度和读者的接受度之间找到完美的平衡点。

从一个资深图像处理从业者的角度来看，这本书最大的亮点在于它对“噪声模型”的分类和处理方法的并置对比。作者没有将所有噪声视为同一种敌人，而是根据噪声的特性（如高斯白噪声、椒盐噪声以及更复杂的乘性噪声）来系统性地推荐最优的小波去噪策略。尤其是关于“非线性阈值收缩”那一章，它详细对比了硬阈值、软阈值以及半阈值（Semi-thresholding）的优劣，并结合实际的信噪比（SNR）指标给出了一个清晰的决策树。这种精细化的区分，极大地拓宽了我对传统降噪方法的认知边界。以往我可能总是习惯性地使用某一种万金油式的软阈值处理，但阅读完本章后，我开始反思在处理特定纹理图像时，是否应该更激进地使用硬阈值来保留高频细节。这种对细节的关注，正是区分高级算法和基础实现的标志。这本书在指导我们如何“审视”噪声，而非仅仅“处理”噪声方面，做出了卓越的贡献。