基于多尺度小波变换的图像对比增强方法

Passivation enhancement - wavelet transform.m

提出了一种基于小波域自适应上下文结构的多尺度图像分割算法（JACMS）．该算法为了减小计算复杂度，采用隐马尔可夫半树模型和参数加权训练算法，得到了可靠的初始分割．为了获得较好的区域一致性和边缘准确性，

由于假设入射光变化平稳,基于Retinex理论的传统彩色图像增强算法也有一些局限性,增强效果有限。在明暗对比度较强处,引入颜色失真和出现光晕现象。考虑到这些限制,本文提出了一种基于多尺度Retinex

多尺度高斯模型的图像色彩增强Matlab代买，对于大雾天气下可以实现透雾。并且对于阴影下可以使得图像细节也变得清晰，效果挺不错，不过对于视频序列效率不足。

matlab开发-基于小波变换的小波变换。图形用户界面使用额外的参数来实现Gautama的基于相位的光流来测量速度。

基于小波的变换的分水岭图像分割方法研究，又需要的可以看看啊

目的：研究一种基于小渡变换的医学图像噪声滤除方法，并比较不同小波函数的去噪效果。方法：提出了一种利用小渡局部系数改进的软阂值方法。首先，应用小波变换得到图像的局部模极值分布。然后，计算小渡变换的模极大

基于小波变换的分开合并图像分割matlab-基于小波变换的分开——合并图像分割.rar摘要：小波变换具有良好的“时间一频率”局部化特性及多尺度变焦距特性。对于二维图象的小波变换，其梯度模值提供了图像的

在ERB尺度下构造的感知小波符合人耳对固有语音的频率感知特性，通过一种纯数学算法计算其参数，在听觉感知上可以近乎完美地使信号进行重构。首先采用感知小波对带噪语音进行分解，其次在语音信号的子带层次上用一

提出一种基于仿生小波变换以及自适应阈值的语音增强方法.含噪语音通过仿生小波变换后, 针对不同的尺度采用不同的阈值函数进行去噪.由于在小波变换过程中考虑了人耳的听觉特性, 所提出方法优于基本的小波语音增