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  1. 基于DT2CWT的像素级多分辨分析图像融合算法研究

  2. 提出基于对偶树复小波变换的像素级多分辨分析图像融合算法. 对多聚焦图像和遥感影像的实验结果表 明,本方法较基于离散小波变换和传统IHS 变换的融合方法,保留了更多的光谱信息,而且提高了融合图像的空间 细节信息.

  3. 所属分类：其它

  1. 对偶树复小波变换程序代码

  2. 对偶树复小波变换的程序代码，一个常用的dtcwt matlab工具箱。

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2011-12-30
    • 文件大小：72704
    • 提供者：wuwei1995

  1. 基于深度学习的复杂分拣图像快速识别方法研究

  2. 训练速度更快、识别精准度更高的图像识别技术一直是智能技术的研究热点及前沿。针对物流分拣仓库环境复杂、照明度不高以及快递外包装区别不明显的特点，对基于深度学习的分拣图像快速识别进行了研究，设计了一个卷积神经网络。由于仓库的封闭环境和光照条件等因素而导致分拣图像不是很清晰，首先用对偶树复小波变换对其进行降噪等预处理；然后在基于AlexNet神经网络的基础上，对于卷积神经网络的卷积层、ReLU层和池化层参数进行重新定义来加快神经网络的学习速度；最后根据新的图像分类任务对神经网络的最后三层全连接层、So

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-15
    • 文件大小：653312
    • 提供者：weixin_38742291

  1. 结合分类与迁移学习的薄云覆盖遥感图像地物信息恢复

  2. 利用多源多时相遥感图像，给出一种结合分类与迁移学习的薄云覆盖遥感图像地物信息恢复算法． 首.先利用多方向非抽样对偶树复小波变换对多源多时相遥感图像进行多分辨率分解，对分解后的薄云图像的高频系数.利用贝叶斯方法进行地物初分类；再对每类地物的低频系数通过迁移最小方差支持向量回归模型进行域自适应学习，.获取模型参数；最后利用所获的迁移回归模型，用无云参考图像的低频系数预测薄云覆盖图像的低频系数，去除薄云，.恢复薄云覆盖图像的地物信息． 实验结果表明，本文算法恢复的地物细节清楚，光谱失真较小． 特别对地

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38556985

  1. 基于多尺度截断的弱小目标复杂背景抑制

  2. 红外复杂背景抑制是红外告警等系统发现远距离弱小目标的难题之一。提出了一种将奇异值分解与对偶树复小波变换(DTCWT)相结合的多尺度截断复杂背景抑制新方法。首先采用DTCWT对图像进行正变换，获得图像的多尺度和方向细节特征；然后根据目标和背景杂波信号系数在不同尺度之间的差异，对各子带采用奇异值分解进行处理，并利用最大的特征值重构子带；最后将系数调整后的各子带逆变换到图像域，从而将弱小目标和背景杂波分离，达到抑制背景的目的。实验结果表明，该算法可以在很大程度上抑制结构化背景，保存并增强目标信号。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38711369