基于Contourlet变换和分形的图像压缩技术研究

为了使融合后的多光谱图像在尽可能保持原始多光谱图像光谱特性的同时,显著提高空间分辨力,提出了一种基于非采样Contourlet变换(NSCT)的遥感图像融合算法。算法首先对全色波段图像进行非采样Con

提出了一个新的有效的基于Contourlet变换的遥感图像去噪方法。对有噪图像进行Contourlet分解;对Contourlet变换系数引入一个几何先验模型,结合噪声和有用信号的条件分布进行贝叶斯估

基于非下采样Contourlet变换的医学图像融合改进方法

研究了小波变换和Contourlet变换的不足,利用非抽样Contourlet变换的多尺度性、多方向性以及平移不变性特征进行彩色图像数字水印。先对图像进行非抽样Contourlet变换得到不同尺度不同

基于contourlet变换图像去噪算法.提出一种新的算法.考虑了低尺度子带和高尺度子带的特性

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

基于非下采样ContoURLet变换和尖峰皮质模型的多焦点图像融合

基于小波变换的图像压缩，一个完整的课程论文，里面有论文文档、.m可运行代码、运行截图、原图像等

基于 DCT 图像压缩方法，在 MATLAB 环境下进行了仿真实验。

基于Bandelet变换的图像压缩传感