基于区域平均能量匹配度和区域偏差的NSCT的图像融合算法

主要是对一张图像上的多目标区域进行切割的一系列算法，其中涉及彩色图像的阈值分割、图像二值化、双边滤波去噪、图像孔洞填充、面积阈值去噪、边缘颗粒去除、对比原图的遍历替换、目标区域的位置检测以及轮廓检测、

基于NSCT的SMP立体匹配算法研究

提出了一种基于目标区域的融合方法。将原图像分为目标区域和背景区域,在利用à trous小波算法分解图像的基础上,分别对目标区域、背景区域以及两区域间的边界部分进行不同的融合处理得到融合后小波系数,最后

结合主元分析(PCA)与线性鉴别分析(LDA)的特点,利用PCA-LDA算法进行性别鉴别。通过PCA算法求得训练样本的特征子空间,并在此基础上计算出LDA算法的特征子空间。将PCA算法与LDA算法的特

为将肺实质区域从含有背景、噪声的胸腔区域里分割出来,首先,应用传统的区域生长法初步定位肺部边界轮廓;其次,去除肺部边界噪声,采用自适应曲率阈值法修复肺部边界;最后,应用水平集法中的DRLSE模型精确地

基于均值坐标的图像融合算法思想

本文阐述了多焦点图像融合的理论和方法基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的算法。 我们的方法是分割的源图像成不同的块并选择合理的图像质量评价标准,计算和归一化每个块的索引值,通过将它们的指标值之间的差值减

针对多传感器图像融合问题, 提出了一种基于非下采样轮廓波变换域感受野模型的图像融合方法. 首先, 采 用非下采样轮廓波变换对源图像进行多尺度、多方向稀疏分解; 然后, 对低频子图像采用改进型感受野模型

针对多聚焦图像融合中聚焦物体边缘衔接处产生伪影的问题,提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)与引导滤波的多聚焦图像融合算法。该算法对多聚焦图像进行NSCT分解后,利用基于边缘的加权融

针对目标检测中利用SIFT算法在提取图像特征时提取的背景特征点所占比例较大,提出了一种图像显著区域与SIFT算法相结合的目标匹配方法。为使检测出的极值点与人眼观察到的极值点相似,提出对尺度空间中的图像