基于小波的图像融合方法

结合自适应中值滤波技术和自适应压缩加权均值滤波技术，提出了一种新的图像混合噪声滤波算法。算法首先对受混合噪声污染的图像利用灰度极值检测出脉冲噪声，运用自适应中值滤波滤除脉冲噪声；其次对处理结果进行自适

一种基于小波方向对比度的多聚焦图像融合方法

方法是把图像分块,小波分解得到低频分量、高频分量,然后计算每一块的对比度,把图像块划分为清晰块、模糊块,把清晰块和模糊块相邻的区域定义为边界区域,融合时,直接选取清晰块作为融合后的相应块,对于边界区域

根据不同特征的图像在进行小波变换中能量分布的特点,提出了一种用能量函数来控制小波的分解,并找到图像的最佳小波分解树,从而完成自适应图像压缩的方法。

文章主要讲的是利用小波变换来实现图像的识别。

本文采用MALTAB进行仿真实验，首先分别对含噪图像使用改进的闽值，改进的闽值函数进行降噪处理，然后将两者结合起来应用于含噪图像。实验结果表明，使用改进后的闽值和闽值函数进行图像降噪，较之现有的经

基于模平方处理的小波图像增强方法供大家参考

介绍应用小波的方法增强图像，以及实现过程

小波变换图像边缘检测方法研究主要是关于小波变换的方法研究,其中有一些常识和新观点

通过对图像的小波变换系数进行阈值操作, 可有效降低噪声, 但还是保留一些噪声。Wiener 滤波是一种线性滤波方法, 用小波阈值方法结合Wiener 滤波, 可进一步对图像噪声进行降噪。实验结果表明小