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采用contourlet变换进行去噪的方法
有效将多光谱图像和高分辨率图像进行融合.
一种基于数据融合的医学图像分割方法.pdf关于一种基于数据融合的医学图像分割方法的论文
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
基于超完备Contourlet的图像去噪和图像融合.nh
基于双树复小波变换的图像融合方法
基于非抽样剪切波变换的遥感图像融合方法
基于小波变换的多聚焦图像融合中,融合方法、小波基和小波分解层数的选取是关键技术。研究一种基于区域能量的多聚焦图像融合方法,分析比较小波基、小波分解层数对图像融合结果的影响,利用熵、峰值信噪比、空间频率
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
我们提出了有效的块医学图像融合自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)的方法在本文中。 源图像分为几个块,并且然后我们计算块的空间频率(SF)为PCNN的链接强度β,因此它可以调整PCNN的β 适应性地。
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