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基于小波变换和人类视觉系统的多模态医学图像融合
多焦距镜头在拍摄场景时,通常会在不同角度下捕捉同一景象。而多聚焦图像融合方法,可以将这些不同角度下的图像进行合并,从而产生更加清晰和详细的图像。多聚焦图像融合方法的工作原理及其在图像处理、医学影像等领
AWayofImageFusionBasedonWaveletTransform(一种基于小波变换的图像融合方法)(IEEE论文翻译)
基于提升小波变换和双通道PCNN的医学图像融合方法
为了更好地满足临床辅助诊断和治疗的需要,提出一种基于改善小波变换的CT与MRI图像的融合方法。脉冲耦合神经网络(PCNN)的融合规则,通过应用PCNN简化模型把图像逐行变换的梯度能量作为PCNN的链接
小波变换在图像融合中的原理和应用。首先介绍了小波变换的基本原理,然后详细介绍了小波变换在图像融合中的实现过程。接着,本文探讨了小波变换在不同类型图像融合中的应用,包括多光谱图像与高光谱图像的融合、多焦
小波变换图像融合的MATLAB实现,图像匹配和图像融合算法课参考
目的:研究一种基于小渡变换的医学图像噪声滤除方法,并比较不同小波函数的去噪效果。方法:提出了一种利用小渡局部系数改进的软阂值方法。首先,应用小波变换得到图像的局部模极值分布。然后,计算小渡变换的模极大
多小波变换以完善的小波基结构,可以在影像处理中获得比单小波变换更精确的处理结果;单小波包变换以精细的频域分割,进一步提高了单小波变换对影像的细节信息处理能力。多小波包变换将两者结合起来,综合了它们的优
小波变换法MATLAB代码梯度检测一致性检测
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