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基于小波变换的图像特征点提取方法,小波变换运用范围很广,点特征提取效果很好。
摘 要: 提出用二次样条小波对近红外数字图像进行特征边缘提取 , 与传统边缘检测算子进行比较 ,并在 Windows平台的 VC ++ 610集成开发环境下编程实现. 实验结果显示 , 当目标对比
基于多尺度小波变换的图像对比增强方法.
针对基于小波变换的红外图像增强方法视觉效果不够理想的缺点,提出了一种基于平稳小波变换和Retinex的红外图像增强方法,利用Retinex增强算法增强图像的视觉效果,并改善其亮度均匀性。首先,对红外图
在分析傅里叶相位展开法中存在的一阶频谱定位误差的基础上, 尤其针对实际工作中非严格均匀参考条纹干涉图的相位展开问题, 提出基于伽柏(Gabor)小波的局域匹配滤波方法, 构造多通道伽柏滤波器, 得到在
图像的小波多分辨表征是把图像特征按尺度和方向映射到由小波变换系数构成的金字塔结构的各层中.在此数据结构中,使用不同的基于区域的特征选择方法,实现了对各原始图像的明显特征的选择,包括基于能量判据和基于
做图像融合用的小波变换新方法,其中高低频分量的融合规则讲解详细
基于matlab的小波变换遥感图像融合的文档,适合遥感方面的人员阅读。
结合小波变换中相关系数理论,提出了一种基于小波变换的图像增强算法,该算法先区分小波域中由细节及噪声产生的高频系数,对由细节产生的信息进行增强,对噪声进行抑制·解决了通常算法中增强细节信号的同时也放大了
本ppt文件解释了小波变换以及小波在图像分解与重构中的应用
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