结合小波与增量符号相关的鲁棒图像匹配.pdf

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

已知受控对象的传递函数,求对应的控制器的Youla参数化描述;系统的鲁棒镇定问题,求鲁棒镇定控制器

针对经典灰度相关匹配算法耗时多的缺点,提出一种减少计算次数、提高匹配效率的新方法。该方法是先构造一幅相关图像,然后计算它与基准子图像的互相关数据并利用其符号分离候选匹配点,最后在匹配过程中,根据实时图

提出了一种基于形态Haar小波变换的数字水印算法。该算法对载体图像按分块进行形态Haar小波变换，水印的嵌入和提取在子块的形态小波域中完成，每个子块嵌入水印的一个像素信息。该算法能实现水印的快速盲提取

一种基于特征匹配的鲁棒性稳像算法： (1)为保证稳像系统的鲁棒性，算法在进行特征匹配时融入亮度变化自适应模型并利用特征匹配误差分析和运动一致性原则对特征初步匹配结果作有效性验证 以提高算法对光线变化和

提出了一种基于小波变换和图像主元分析（IMPCA）相结合的人脸识别方法。小波变换具有保留主要信息，去除噪声的作用，对人脸图像进行小波变换，对变换后的近似图像采用IMPCA方法进行识别。IMPCA是一种

鲁棒性调度

加载，提取dct域的robust水印，加噪声等功能

中国科学院鲁棒优化课程ppt，主要讲述的是鲁棒性算法的介绍，在国内很少的。

RPCA，YiMa,的ppt，SparseandLow-DimensionalRepresentationLecture3:ModelingHigh-dimensional(Visual)Data