多聚焦图像融合技术是一种通过对不同焦点图像进行合成来提高图像清晰度和细节的方法。本文详细介绍了多聚焦图像融合技术的原理、应用场景、算法实现以及实验结果等方面的内容。同时,还探讨了该技术的未来发展方向和
基于多小波的图像融合具有良好的效果,具备比较直观等优点。文章剖析了多小波图像融合的原理,重点研究了基于多小波的图像融合的实现,涉及到多小波基、多小波分解层数及融合规则的合理选择,通过实验分析基于多小波
将小波方法和PCA方法结合起来进行医学图像融合小波系数采用同样融合规则
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提出一种基于IHS变换和提升五株形小波变换相结合的融合方法,并把它应用于多光谱图像与高分辨图像的融合中。该算法对多光谱图像进行IHS变换,将得到的亮度分量I和高分辨率图像做多尺度提升五株形小波分解,采
从数码相机的成像特性出发,详细介绍了通过图像边缘图块色彩的非线性分布来求解其相机响应逆函数的过程,提出了一种基于核密度估计的相机响应逆曲线求解方法。实验证明,该方法能够获得更加准确的相机响应逆函数,用
提出一种基于小波融合的射线图像增强算法,利用射线成像的特点,对射线成像系统采集信号作分段灰度变换,将变换得到的多幅图像利用小波变换进行图像融合,以增强射线图像的显示效果。融合中采用低频图像的小波系数均
小波变换的应用越来越广,传统小波变换不能满足现在的精度要求,因此提出多小波变换,进一步改善融合效果
自适应小波 :water_wave: 适用于给定数据的小波代码。 工作正在进行中。 相关工作 TRIM(ICLR 2020 workshop , )-使用简单的重新参数化,可以计算输入转换的不重要的重
基于自适应分块的多特征融合多目标跟踪,别秀德,刘洪彬,针对多目标跟踪过程中存在目标遮挡、表观变化以及目标相似的情况,提出一种基于自适应分块的多特征融合粒子滤波多目标跟踪方法。