Gabor小波变换技术对医学CT图像进行纹理特征分类时，由于图像拍摄角度的变化会造成分类的误差。针对以上问题，在Gabor小波变换的基础上提出一种用于分析旋转不变医学图像的方法。该方法采用旋转规范化，
本算法首先对彩色图像变成YIQ空间，对所有图像的各个颜色分量进行小波分解，然后在小波变换域上根据融合策略选取系数，最后做小波反变换和YIQ反变换即得结果图像。kgrads为计算梯度的函数，kvar为计
该代码采用了小波系数变换与Arnold置乱相结合的方法来对图像进行处理，再嵌入水印信息，经过测试表明，该算法较一般的小波变换鲁棒性更高。
基于小波变换的图像分割python实现,包括例子和源代码
供从事基于小波变换的图像图去噪论文写作的人作参考。
关于一个图像处理方面的论文 讲述了小波变换应用于图像去噪的方法
基于提升小波变换的图像融合算法
小波变换基于小波变换的图像振铃效应去除方法
在针对同一地区低空间分辨率的多光谱图像与高空间分辨率的全色图像的融合方法中,传统的强度色调饱和度(IHS)变换容易出现颜色失真现象,而小波融合虽然能使融合图像在获得高空间分辨率的同时较好地保持原始光谱
分析了激光对CCD探测器的干扰损伤机理及损伤图像的特点,总结了常用图像质量评价流程,分析了激光干扰图像质量评价要考虑的因素。通过实验对采集的连续两帧激光干扰图像运用客观质量评价方法进行评价,得到了误差
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