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搜索资源 - Low-Frequency Sub-image
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先将图像分为4*4的重叠分块,然后将各个分块的三个颜色通道的直方图平均化,再将其进行离散余弦变化,分别提取各个通道的低频系数.,First image is divided into 4* 4 sub-block overlap, and then each sub-block of the three color channel histogram equalization, and then its discrete cosine Change, were extracted from ea
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基于 DCT(离散余弦变换 )域的信息隐藏算法是目前应用最广的变换域算法 ,此类算法的最大不足是嵌信息量小。通过分析 DCT域隐藏算法隐藏容量少的原因 ,提出了一种大容量的 DCT域信息隐藏算法。算法首先对载体图像进行频谱均匀化处理 ,然后对图像进行全局 DCT变换 ,并将隐藏信息嵌入到载体图像的低频 DCT系数上 ,信息嵌入采用分段量化的方法实现 ,提取隐藏信息时不需要原始载体图像。实验结果表明 ,该算法的嵌入容量大 ,不可感知性好。-Based on DCT (discrete cosine
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内含巴特沃思滤波器（Butterworth）MATLAB代码，分高通与低通两种情况，并用mesh显示滤波器的三维图-Containing Butterworth filter (Butterworth) MATLAB code, sub-high-pass and low pass both cases, with mesh filter of three-dimensional map display
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仿真获取四幅互差半个像素的低分辨率图像，利用反演解析算法重建出一副高分辨率图像，属于亚像元技术或者超分辨率技术。-Simulation Interoperability poor access to four half-pixel low-resolution images, the use of inversion algorithm for the reconstruction of an analytic high-resolution images, belong to sub-pixe
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提出了一种新的基于离散小波变换(DWT)与奇异值分解(SVD)相结合的数字图像水印算法。该算法将原始图像作小波分解并将小波分解得到的低频子带进行分块，对每一块进行奇异值分解后，选取每块中最大的奇异值通过量化的方法嵌入经过Arnold置乱后水印信息。-A new wavelet transform based on discrete (DWT) and Singular Value Decomposition (SVD) combination of digital image watermark
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对图像进行非下采样小波变换，得到一个低频子带和若干个高频子带。-Under the image of non-sampling wavelet transform, to get a low-frequency sub-band and a number of high-frequency sub-band.
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：根据小波低频子带图像的轮廓模糊度和高频子带图像的细节信息量随小波分解层数增多而增多的规律，从图像熵
出发，提出了一种基于低频子带图像熵差的最佳小波分解层数选择法, 该方法通过计算不同分解层数下各低频子带的图像
熵差，选择最接近原始图像熵差的分解层数作为最佳分解层数。用多种基于小波变换的图像融合法分别对两组医学图像进
行仿真实验，结果表明根据该分解层数选择法得到的融合图像目视效果最好，与相关系数、峰值信噪比、模糊Chebyshev 距离
值等客观评价指标保持了很好的一致性。
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提出了一种基于第二代曲波变换的多聚焦图像融合方法。将两幅源多聚焦图像分别进行第二代曲波变换分解，得到各自的低频
子带系数和各带通方向子带系数；采用一定的融合规则对曲波变换系数进行组合得到融合图像的曲波系数；最后对得到的曲波系数进行曲波
重构得到融合图像。实验结果表明，该方法的融合效果明显优于常见的融合方法-Proposed a second generation curvelet transform based multi-focus image fusion method. Two m
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将图像分为nxn的分块,之后将各分块三个颜色通道的直方图平均化,最后进行离散余弦变化,分别提取各通道低频系数-The image into nxn sub-block after block of all three color channels of the histogram equalization, and finally the discrete cosine change, were extracted from the low frequency coefficients of e
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图像的双线性插值放大算法中，目标图像中新创造的象素值，是由源图像位
置在它附近的2*2 区域4 个邻近象素的值通过加权平均计算得出的。 双线性内插
值算法放大后的图像质量较高，不会出现像素值不连续的的情况。然而次算法具
有低通滤波器的性质，使高频分量受损，所以可能会使图像轮廓在一定程度上变
得模糊。 -Bilinear interpolation algorithm to enlarge the image, the target image in the newly creat
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对一幅二维的图像，进行小波分解，得到四幅子图，分别为低频，两个中频，高频分量-For a two-dimensional image, the wavelet decomposition, four sub-graph obtained were low, two medium frequency, high frequency components
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提出一种基于小波变换与分形编码技 术 相 结 合 的 矢 量 地 图 零 水 印 模 型 通 过 小 波 变
换获得地图的低频系数块 利用分形相似计算获得与该低频系数块匹配的图像子块 将图像子
块通过拼贴生成零水印并提交第三方版权认证机构备案-Proposed based on wavelet transform and fractal coding technology in the rise of a close and operation of map zero water sea
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PAV (H265) 是 音视频 压缩解压 协议，非常不同于H264/MPEG4，ZPAV (H265) 的基本算法 是 小波，多级树集合群，广义小波，数学形态小波，......
ZPAV (H265) 基本算法 ：
1，图象与声音分解与合成 ：小波 ；
2，图象与声音前处理 ：小波子带零交叉降噪，目标纹理处理，语音处理 ；
3，速率控制 ：小波子带熵速率控制 ；
4，量化与反量化 ：小波子带熵量化与反量化 ；
5，低频分量和高频分量的降维 ：小波子带邻域交
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The wavelet transform divides image into different but interrelated multi-resolution and multi-level
sub-bands, so quantization coding strategy of image wavelet coefficient has great flexibility. To address
to energy aggregation and correlated fe
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提出了一种新的基于非下采样轮廓波ＮＳＣＴ和脉冲耦合神经网络ＰＣＮＮ相结合的自适应图像融合方法．对已经配准的源图像进行ＮＳＣＴ分解得到低频子带系数和不同方向的高频子带系数．对ＮＳＣＴ分解的低频部分采用简单的加权平均融合规则-Proposed a new profile based on non-downsampling wave NSCT and PCNN PCNN combining adaptive image fusion method. Which has been the source
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本文提出一种基于边缘自适应小波变换的多尺度图像修复算法，对非纹理图像有比较好的修复效
果。边缘自适应小波变换的基本思想是，先检测出图像的主要边缘，这些边缘把图像分割成几个平滑区，然后
对图像进行不跨越边缘的小波分解，即在各平滑区内部进行小波变换，得到图像的多尺度表示，并且同时计算
边缘的多尺度表示。这样的小波分解使高频信息基本都集中在边缘上，而高频系数则非常稀疏，而且都接近
于零。在此基础上进行图像修复，就只需要对低频部分与边缘图像进行修复，然后重构得到修复图像即可。
经过小
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Abstract—To overcome the difficulties of sub-band coefficients
selection in multiscale transform domain-based image fusion
and solve the problem of block effects suffered by spatial
domain-based image fusion, this paper presents a novel hybrid
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图像三级小波变换，将灰度图像进行三级小波分解成高频子带和低频子带等。- Three level wavelet transform, the gray level image of the three wavelet decomposition into high-frequency sub bands and low frequency sub bands, etc..
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