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  1. iris1

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  2. 提出一种基于多纹理特征融合的新颖虹膜识别方法。该方法对虹膜图像做Gabor 小波变换 提取不同分辨力不同方向下的纹理特征作为虹膜的全局特征,在滤波后的子窗口图像上运用灰度 级共现矩阵(COM)提取虹膜的局部特征。通过加权欧几里德距离和最小距离分别对全局特征和局部 特征进行分类识别。
  3. 所属分类:波变换

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:752.35kb
    • 提供者:闫慧
  1. Research_on_Image_Fusion_of_SAR_and_Optical_Image.

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  2. 由于成像方式及波谱接收段的不同.合成孔径雷达SAR(synthetic aperture radar)与可见光图像所反映的信息有很大差异,图像之间相关性弱,且互补性明显。因此在图像融合时,应该根据其互补性信息特征各取所长。在研究了一些现有融合方法的基础上,提出了一种基于互补信息特征的SAR与可见光图像融合方法。首先通过基于像素邻域的能量统计特性融合SAR与可见光图像,将SAR图像中的重要目标信息加入到可见光图像中,然后再利用小波变换进行二次融今,充分加入原始图像的边缘细节信息。实验结果表明,该融
  3. 所属分类:波变换

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:562.44kb
    • 提供者:LeeYJ
  1. ADAPTIVE-IMAGE-FUSION-ALGORITHM

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  2. 针对低可见光图像和红外图像的特点,提出一种基于DT-CWT的自适应图像融合算法.该算法具有好的平移不变性和方向选择性,更适合于人类视觉.先对源图像作双树复小波变换,充分考虑各尺度分解层的系数特征,对 低通子带引入免疫克隆选择,根据统计评价准则定义亲和度函数,自适应获得最优融合权值 对高通子带则根据人类视觉特性定义局部方向对比度,并作为融合准则,突出和增强了各源图像的对比度与细节信息.实验结果表明: 与基于小波的融合结果相比较,本文的融合算法自适应性和鲁棒性更强,较好地保护和显示了源图像中
  3. 所属分类:Wavelet

    • 发布日期:2017-03-23
    • 文件大小:305.59kb
    • 提供者:赵昭
  1. 2emote-sensing-image-fusion

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  2. 2结合边缘特征的遥感图像融合 路雅宁 郭雷 李晖晖 光电工程 2012-09-15 期刊-Combining the two edge features of remote sensing image fusion, ning road Guo Lei The 2012-09-15 journals Li Huihui photoelectric engineering
  3. 所属分类:Wavelet

    • 发布日期:2017-05-06
    • 文件大小:1.08mb
    • 提供者:fangfang
  1. NSCT

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  2. 非采样contourlet,与contourlet变换类似,用于提取图像特征,图像融合,非常好用,-Non sampling contourlet, similar to the contourlet transform, for the extraction of image features, image fusion, very easy to use,
  3. 所属分类:Wavelet

    • 发布日期:2017-04-29
    • 文件大小:267.48kb
    • 提供者:高婷
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