提出了基于区域的非下采样形态小波医学图像融合算法。该算法首先将待融合的图像进行非下采样形态Haar小波分解成高频子带和低频子带, 对低频子带图像直接按绝对值最大的规则进行融合, 对各高频子带图像则先进
提出一种适合存在多种类型障碍的完全未知环境的机器人路径规划方法:RPC算法(全称为实时规划-选择算法)。即将BUG规划算法与所提出的两级路径选择策略相结合实时决策机器人的行为。其中两级路径选择策略模拟
图像去噪是许多图像处理任务的前提。马尔可夫链蒙特卡洛图像去噪算法是很重要的一种图像去噪方法,但去噪后图像存在明显斑点,在高噪声情况下去噪效果不理想,实际应用中需要进行噪声方差估计,运算速度慢。提出两步
针对图像融合空间域方法中权值确定的问题,提出了一种基于图像融合客观评价准则中的边缘信息EI(EdgeInformation)的优化权值方法,通过寻找最优权值使得融合图像的EI最大,从而获得最好的融合效
基于新型小波包阈值的图像去噪方法,胡波,陈恳,本文提出了一种基于小波包理论去除图像噪声的方法。用小波包把图像分解为高频分量和低频分量,根据高频分量估计噪声的标准差,利
在选择掩模平滑算法中,需要计算一幅图像的大量局部窗口的灰度均值和方差。而运用积分图像和平方积分图像,可以实现一种计算速度与图像窗口大小无关的灰度均值和方差的快速计算方法。将这种灰度均值和方差的快速计算
为了在去噪的同时保证图像细节尽可能不被破坏,提出了利用经验模式分解(EmpiricalModeDecomposition,EMD)的自适应图像去噪方法。对噪声图像按照列、行、左对角和右对角方向一维展开
针对图像去噪时单一变换方法的不足,提出了一种新的基于Contourlet变换和小波变换的多变换分级图像降噪算法。根据Wavelet变换和Contourlet变换系数对图像中不同频带信号的稀疏表示特点,
散斑在OCT图像中既是信息载体,也是一种严重的噪声。针对OCT图像的这一特点,提出一种基于小波变换和维纳滤波相结合的OCT图像去噪方法。通过对OCT图像进行小波分解,得到四个不同频带的子图像,保持低频
针对医学图像在采集传输等过程中易受噪声污染,影响三维重建精度的问题,提出了基于自适应三维分数阶积分的去噪算法,并应用于医学图像三维边缘曲面追踪算法。由于分数阶积分具有在遏制高频信号的同时非线性保留低频