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小波分解在图像放大缩小中的应用
- 小波分解在图像放大缩小中的应用-wavelet decomposition in Image Zooming Application
Ch1799
- 小波工具箱的应用基础 395 16.1 一维小波分析的应用 395 16.1.1 小波分解在普通信号分析中的应用 395 16.1.2 小波变换在信号特征检测中的应用 411 16.2 二维小波分析的应用 417 16.2.1 小波分析在图像平滑中的应用 417 16.2.2 小波分析在图像增强中的应用 418 16.2.3 小波分析在图像融合中的应用 420 16.3 小波包分析的应用 422 16.3.1 小波包在信号时频分析中的应用 423 16.
watermark_2
- 提出了一种离散小波变换域实现图像水印的方法。这种算法充分利用小波变换的特点,把原始图像及水印图像塔式分解,在多分辨率分解后的相同的频段来嵌入水印信息。该方法也利用了人眼视觉特性,算法简单而有效。实验证明,该算法较好地解决了水印不可见性与鲁棒性之间的矛盾,对常见的水印攻击都有较强的鲁棒性。-presents a discrete wavelet transform domain image watermarking method. This algorithm using wavelet tran
xiaobo
- 小波分解融合在图像去云处理中的应用
ear5.rar
- IEEE上关于人耳图像识别的论文：使用改进的非负矩阵分解的人耳识别,Ear Recognition using Improved Non-Negative Matrix Factorization
3
- 摘要:为了提高图像复原算法的性能 ,提出了一种改进的奇异值分解法估计图像的点扩散函数。从图像的退化离散模型 出发 ,对图像进行逐层分块奇异值分解 ,并自动选取奇异值重组阶数以减少噪声对估计的影响。利用理想图像奇异值向 量平均能谱指数模型 ,估计点扩散函数奇异值向量的频谱 ,再反傅里叶变换得到其时域结果。实验结果表明 ,该方法能 在不同信噪比情况下估计成像系统的点扩散函数 ,估计结果比原有估计方法有所提高 ,有望为图像复原算法的预处理提 供一种有效的手段。-Abstract : T
WaveletTransformInImageProcessingUsingMATLABToolbo
- 本文简单介绍了基于小波变换的图像分解与重构，在此基础上讨论了MATLAB语言环境下 图像压缩和图像融合的基本方法-This article briefly introduce the wavelet-based image decomposition and reconstruction, on the basis of discussion under the MATLAB language environment image compression and image fusion of
imagematchingpursuitbasedonGabordictionatry
- 基于Gabor感知多成份字典，进而提出一种高效的基于匹配追踪的图像稀疏分解算法，很有参考价值！-An effective algorithm based on the matching pursuit method is posed to obtain sparse decomposition of image with Gabor dictionary!
3d-restruction
- 目的 利用 CT、 MR等获得的图像 ,重构出器官、 骨骼或组织的三维形体 ,帮助医生诊断、 治疗或制订手术方案。方法hear2Warp 算法通过将三维数据场的投影分解为错切变换( shear ) 和变形变换(warp)两步来实现三维重建 ,显著减少了计算量。先对体数据进行错切变换 ,然后在错切空间根据阈值法获取三维表面 ,根据光照模型得到三维表面的亮度 ,最后通过变形变换得到最终的结果图像。-The purpose of the use of CT, MR and other availabl
magie
- 基于奇异值分解的数字图像的特征提取 很好的的效果进行提取-Based on singular value decomposition of digital image feature extractionThe effect is very good
waveletstools
- 基于小波变换应用的matlab程序，包含图像增强，图像分解，图像去噪，图像融合等-Applications based on wavelet transform matlab program, including image enhancement, image decomposition, image denoising, image fusion
1000-2375(2008)03-0245-04
- BBB基于小波分解、互信息测度以及混合优化的图像配准-BBB based on wavelet decomposition, mutual information measure and the hybrid optimization of image registration
amethodforimagefusion
- 文中的方法是把图像分块，小波分解得到低频分量、高频分量，然后计算每一块的对比度，把图像块划分为清晰块、模糊块，把清晰块和模糊块相邻的区域定义为边界区域，融合时，直接选取清晰块作为融合后的相应块，对于边界区域，在小波分解的基础上采用基于对比度的像素选取的方法进行处理。-Paper, the method is to image segmentation, wavelet decomposition are low frequency, high frequency components, then
xx
- 本文详细描述了基于小波包的纹理图像去噪方法： 噪声对图像的后续处理影响较大，常用的去噪方法虽然可以去除变化平缓的图 像中的噪声，但对细节较多的纹理图像的去噪效果却不太理想, 文中基于信号和噪声在小 波分解中呈现出来的不同特性，提出了一种新颖的小波包去噪算法, 采用该算法对纹理图 像进行最优小波包分解，并计算每个子频带的两个范数，然后根据范数值区分信号和噪 声，从而达到去除噪声的目的, 实验结果表明，该算法对皮革图像具有较好的去噪效果，不 仅可以去除纹理图像中的大部分
WignerVille2014
- 本文将小波图像分解和信息熵特征提取相结合，提出一种新的掌纹特征提取算法。该算法首先对掌纹灰度图像进行二维小波分解，再利用多分辨信息熵分别计算不同尺度下的能谱熵作为特征向量，从而实现掌纹特征提取。该算法不但避免了图像增强和纹理细化等预处理过程，而且运用多分辨信息熵的自适应计算方法来调节分解级数，使得到的特征向量长度远小于传统算法。-In this paper, wavelet image decomposition and information entropy feature extractio
Marx20110509
- 本文将小波图像分解和信息熵特征提取相结合，提出一种新的掌纹特征提取算法。该算法首先对掌纹灰度图像进行二维小波分解，再利用多分辨信息熵分别计算不同尺度下的能谱熵作为特征向量，从而实现掌纹特征提取。该算法不但避免了图像增强和纹理细化等预处理过程，而且运用多分辨信息熵的自适应计算方法来调节分解级数，使得到的特征向量长度远小于传统算法。-In this paper, wavelet image decomposition and information entropy feature extractio
Researchof-imagesegmentationl
- 图像分割是指把图像分解成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程，它是计算机视觉领域的一个重要而且基本的问题，分割结果的好坏将直接影响到视觉系统的性能。-Image Segmentation is the technique and the process to segment an image into different sub-mages with different characters and to extract the interested objects from the i
Image-restoration--with-texture
- 图像修复的一篇比较好的文章，将图像分解为卡通和纹理，对于难修复的纹理部分采用纹理合成方法，修复的效果较好-An article in relatively good image restoration, the image is decomposed into a cartoon and texture, texture for the difficult part of the repair method using texture synthesis, repair is better
yqsftx
- 在多聚焦图像的融合过程中,对源图像采用固定大小的分块会导致融合后的图像存在块效应、边缘模糊甚至聚焦错误.为了克服此问题,提出了一种新的基于人工鱼群优化分块的多聚焦图像融合方法.首先,将源图像分解成互不重叠的方法-In more focused image fusion process, the source image using fixed size block can lead to the existence of the fused images is blocking, edge bl
信号与图像的稀疏分解及初步应用
- 信号与图像的稀疏分解是信号与图像的一种新的分解方法，在信号与图像的压缩编码、去噪、信号的时频分析与信号识别等方面有看极为广阔的应用前景，是信号与图像处理研究领域中一个新的很有意义的研究方向。本书总结了国际上在这一研究方向 的研究进展以及作者多年来的研究成果。在稀疏分解方法方面，重点介绍了作者关于信号与图像稀疏分解快速算法的研究成果。在稀疏分解应用方面，重点介绍了作者在信号处理及图像压缩编码方面的研究成果。