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  1. 一种新的基于非下采样Contourlet变换的图像去噪方法

  2. 一种新的结合非下采样Contourlet变换(NSCT)和高斯比例混合模型的图像去噪方法。采取的主 要方法为:1)通过NSCT对图像进行分解;2)根据高斯比例混合模型建立图像模型;3)利用贝叶斯估计进行图 像去噪。实验结果表明,相对于已有算法,本文方法降噪效果好,在去噪性能指标和边缘保持的主观视觉上都 表现出优异的性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-06-09
    • 文件大小：475136
    • 提供者：yanghaocouple

  1. 一种新的基于非下采样Contourlet变换的自适应图像去噪算法

  2. 提出了一种新的结合非下采样Contourlct变换(NSCT)和斯坦无偏风险估计(SURE)的自适应图像去噪方 法。通过NSCT对含噪图像进行分解，根据斯坦无偏风险估计准则对分解后的噪声图像进行均方误差E”s估计， 并依据得到的E“s构造线性自适应阈值方程，对含噪图像的每一个分解子带进行阈值去噪。对自适应阈值去噪后 的图像分解子带进行重构。得到去噪图像。实验结果表明。该方法町以有效地消除标准图像和自然图像中的噪声， 在去噪图像峰值信噪比(PSNR)和边缘保持性能上都优于已有算法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-01-03
    • 文件大小：631808
    • 提供者：fengyun55

  1. 基于非下采样Contourlet变换和双变量模型的图像去噪

  2. 研究了非下采样Contourlet变换(NSCT)和贝叶斯最大后验估计理论框架下的双变量模型的基础上，该 文将二者结合起来，提出了一种新的图像去噪算法。算法在利用变换平移不变性和多方向选择性优点的同时，充分 挖掘了图像NSCT系数尺度内和尺度间的双重相关性，并详细阐述了噪声估计方法。仿真结果和分析表明，与当 前一些典型的去噪算法相比，该文算法的客观评价指标PSNR和去噪后图像的主观视觉效果都有明显的提高和改 善，有效地保持了原图像中的细节和纹理信息。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-01-03
    • 文件大小：437248
    • 提供者：fengyun55

  1. 基于高斯比例混合模型的图像非下采样Contourlet 域去噪

  2. 为改善图像的去噪效果，该文提出了一种基于高斯比例混合模型的图像非下采样Contourlet 域去噪算法。 该算法首先建立非下采样Contourlet 系数邻域的高斯比例混合模型，然后在模型基础上应用贝叶斯最小二乘法对 系数进行估计，最后反变换得到恢复图像。算法结合了非下采样Contourlet 变换对图像边缘的高效表示能力、非 下采样变换的移不变性质以及GSM 模型对非下采样Contourlet 系数邻域相关性的概括能力。实验结果表明，该算 法在视觉效果和峰值信噪比的改善上都取得了非常好的效果

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-05-22
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：wxswdj444

  1. 基于尺度间相关的非下采样Contourlet图像降噪算法

  2. 基于尺度间相关的非下采样Contourlet图像降噪算法,基于尺度间相关的非下采样Contourlet图像降噪算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-05-15
    • 文件大小：703488
    • 提供者：yuzg86

  1. 非下采样轮廓波变换matlab代码

  2. 最近比较火的研究热点非下采样轮廓波变换代码，可以提取轮廓，而且对光照撸棒性较好，还可用于光照不变量提取，有关于代码不懂的，可以私信我

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-07-11
    • 文件大小：243712
    • 提供者：chaoking888

  1. 基于改进非下采样轮廓波的图像融合算法

  2. 基于改进非下采样轮廓波的图像融合算法 一篇非常不错的PDF文档

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-04-17
    • 文件大小：704512
    • 提供者：u014294899

  1. 基于非下采样shearlet变换的图像融合

  2. 基于非下采样shearlet变换的图像融合，包括红外和可见光图像、多聚焦图像融合代码（matlab代码）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-12-25
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：yaruho57

  1. 基于非下采样Contourlet_省略_换系数直方图匹配的自适应图像增强_周妍

  2. 一篇文章，介绍了基于非下采样Contourlet_省略_换系数直方图匹配的自适应图像增强

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-05-15
    • 文件大小：460800
    • 提供者：zhang_ying_8071

  1. 非下采样conturlet变换-nsct_toolbox工具箱

  2. 上传内容主要为基于matlab版本的非下采样conturlet变换的图像融合函数库，可用于图像特征滤波和融合等功能实现。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-12
    • 文件大小：25165824
    • 提供者：qq_39219892

  1. 非下采样Contourlet变换耦合区域特性的多聚焦图像融合算法

  2. 为提高图像融合质量,较好地保留原始图像的光谱特性,避免融合图像光谱退化,提出非下采样Contourlet变换耦合区域特性多聚焦图像融合算法。采用非下采样Contourlet变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)对图像进行多尺度精细分解,获取图像多层次分解子带;利用分割块区域能量函数,构造区域能量度量模型,获取区域能量相似系数,判定低频子带对应的加权系数,完成图像低频子带的融合。根据分割高频子带时形成的行列特征,形成区域锐度模型,获取高频子带分割块中

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-30
    • 文件大小：506880
    • 提供者：weixin_38612095

  1. 基于非下采样shearlet变换的微地震随机噪声压制

  2. 基于非下采样shearlet变换的微地震资料去噪方法,相比于其他多尺度变换方法具有更好的方向敏感性和最优稀疏表示性能,具有更强的去除随机噪声的能力,信号保真度更好。同时较传统的shearlet变换具有平移不变性,克服了伪吉布斯现象。利用非下采样shearlet变换阈值去噪法与小波和曲波阈值变换方法对微地震仿真和实际资料的随机噪声的压制进行对比分析,结果表明非下采样shearlet变换具有更好的去噪能力。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-29
    • 文件大小：247808
    • 提供者：weixin_38680506

  1. 基于非下采样Contourlet变换和PCNN的煤矿图像融合

  2. 针对煤矿图像的特点,提出了一种基于非下采样Contourlet变换和脉冲耦合神经网络(PCNN)的新的煤矿图像融合方法,此方法充分利用了非下采样Contourlet变换的多分辨率、多方向性、平移不变性及PCNN的全局耦合性,取得了不错的融合效果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-01
    • 文件大小：809984
    • 提供者：weixin_38623366

  1. NSST非下采样剪切波变换

  2. 非下采样剪切波变换（NSST）是对剪切波（shearlet）变换的改进，在继承剪切波（shearlet）变换优点的同时，避免了伪吉布斯现象的出现，相比于小波变换、曲边变换等操作效率高、复杂度低。该源代码中包含测试实例和代码注释。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-09-17
    • 文件大小：296960
    • 提供者：fan_weiqiang

  1. 非下采样图滤波器组的设计方法

  2. 针对图滤波器组中难以准确定义一般图信号下采样运算的问题，提出了非下采样图滤波器组的设计方法。首先，采用样条滤波器作为分析滤波器组。然后，通过两种不同的方法设计综合滤波器组，其中，算法一利用顶点域的完全重构条件，构造出综合滤波器组；算法二从子带滤波器的频谱特性考虑，采用带约束优化算法设计综合滤波器组。两种方法可设计得到完全重构的两通道非下采样图滤波器组。最后，在两通道非下采样图滤波器组的基础上，采用级联的方式构造出具有多分辨分析特性的多通道非下采样图滤波器组。仿真结果表明，所提出的非下采样图滤波器

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-15
    • 文件大小：697344
    • 提供者：weixin_38670318

  1. 基于非下采样Contourlet变换和形态学的图像边缘检测

  2. 在复杂工件的边缘检测过程中，噪声干扰和细节丢失会使检测结果产生较大的误差。针对这一问题，提出了将非下采样Contourlet变换和数学形态学相结合的边缘检测算法。首先对原始图像进行非下采样Contourlet变换,然后对得到的高低子频图像采用不同的方法进行边缘提取，最后通过合理的融合规则得到图像的边缘图像。仿真实验表明,该算法对图像边缘细节的提取比其他算法更加丰富，并具有较好的连续性、抗噪性和鲁棒性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-18
    • 文件大小：494592
    • 提供者：weixin_38601390

  1. 基于非下采样剪切波及TPCA的人脸识别

  2. 张量主成分分析法（TPCA）用于人脸特征提取，克服了传统的基于统计特征的特征提取方法会破坏图像原始结构的问题；而源图像经过非下采样剪切波变换后得到了k个大小相同但尺度不同的带通图像，具有良好的时频分析特征。为了更好地提取人脸识别特征，提出了非下采样剪切波融合TPCA的人脸特征提取算法，该算法先对源图像进行非下采样剪切波变换得到4个子代图像，再对子代图像进行TPCA特征提取得到特征集，实现人脸的高效识别。实验结果表明，该算法明显优于原有的单一算法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：382976
    • 提供者：weixin_38618540

  1. 非下采样剪切波域的临近支持向量机去噪方法

  2. 非下采样剪切波（nonsubsampled Shearlet）是一种优秀的多尺度几何分析工具，其不仅可以检测到所有奇异点，而且能够自适应跟踪奇异曲线方向。基于非下采样剪切波，提出了一种使用带有一致性的临近支持向量机（a Proximal Classifier with Consistency，PCC）的图像去噪算法。首先，应用非下采样剪切波把含噪图像分解成不同尺度不同方向的子带；其次，非下采样剪切波系数通过PPC训练被分成两类（无噪系数和噪声系数）；最后应用自适应阈值对含噪系数进行去噪。仿真实验

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：607232
    • 提供者：weixin_38558623

  1. 非下采样Contourlet变换域中具有自适应导引图像滤波的多传感器图像融合

  2. 非下采样Contourlet变换域中具有自适应导引图像滤波的多传感器图像融合

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-25
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38730977

  1. 基于非下采样Contourlet变换的医学图像融合改进方法

  2. 基于非下采样Contourlet变换的医学图像融合改进方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-23
    • 文件大小：142336
    • 提供者：weixin_38740130
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