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提出一种基于多尺度语义分析的图像识别方法,首先在多尺度空间中提取语义,然后使用支持向量机 对语义进行分类,以达到识别的目的。实验表明,该算法识别准确率高,并能适应存在方向变化、变形等复杂的 识别环境。

针对图像中线条的重构与理解，基于多尺度空间理论，提出通过多尺度、多角度高斯-拉普拉斯滤波的最大能量响应，对线条进行自适应增强，同时获取线条的尺度、角度信息，利用非极大值抑制对线条实现检测，利用已获取的

针对EM算法图像复原质量有限的问题,提出了一种新的使用小波分解的图像复原EM方法。该方法使用正交小波变换将降质模型分解成更小的子带降质模型,解决了用EM算法估计子带模糊算子前各子带模型间的耦合问题,从

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