基于python的图像变换

基于Hough变换的数字图像边缘提取，搭建了MFC框架

结合小波变换中相关系数理论，提出了一种基于小波变换的图像增强算法，该算法先区分小波域中由细节及噪声产生的高频系数，对由细节产生的信息进行增强，对噪声进行抑制·解决了通常算法中增强细节信号的同时也放大了

本ppt文件解释了小波变换以及小波在图像分解与重构中的应用

采用基于小波变换理论的变换压缩法和相邻像素去相关压缩法处理某矿区图像,并进行比较。相邻像素去相关压缩法具有较好的图像质量和较高的压缩比。

针对NSCT变换分解得到的各个方向子带稀疏度不同的问题,文中提出了1种基于改进的CS_NSCT图像融合方法。首先对待融合图像进行NSCT分解,接着对得到的高频分量采用自适应的压缩感知方法进行压缩,并在

基于小波变换的图像融合源代码，学习这方面的可以下载看看

小波变换是一种对信号的时间-尺度(时间-频率)进行分析的方法，它具有多分辨率分析的特点，而 且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力。本文对基于小波变换的图像数据压缩编码方法进行研究， 首先利用小波变

基于多小波变换的SAR图像压缩，图像压缩、图像细化、图像处理、小波变化

对图像进行小波变换后对其进行基于几何分裂算法（SPIHT）的图像压缩编码

编写一个Matlab程序，实现基于DCT的图像变换编码。编码过程：将原始图像划分成8×8的图像块，采用离散余弦变换（DCT）对图像块进行变换。解码过程：对于每个图像块，使用一定比例的最低频DCT系数（