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基于小波变换模极大的多尺度图像边缘检测,matlab程序
研究论文-基于小波域的多尺度图像融合方法
基于多尺度几何变换的遥感图像处理算法研究图像融合算法
基于小波变换的多尺度图像边缘检测可以更好地抑制噪声，尺度融合使得边缘结构更加清晰。
基于多尺度小波变换的图像对比增强方法.
频域分析在遥感图像显著区域检测时可以很好地检测到显著区域的边缘部分,但是,往往在显著区域的内部产生误检测。提出了一种基于图像高频信息多尺度融合的视觉显著区域检测算法,将遥感图像进行多尺度的高斯金字塔分
基于多尺度几何变换的图像去噪方法的研究，比较详细的介绍了该方法。
提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的雾天图像清晰化算法,将雾天图像映射到HIS彩色空间,对亮度分量H、饱和度分量S分别处理。采用NSCT处理亮度分量H,对含有大多数能量的低频分
针对传统去雾算法结果中颜色和对比度失真等问题,提出了一种基于多尺度融合和对抗训练的图像去雾算法。采用多尺度特征提取模块从多个不同尺度中提取雾霾相关特征,利用残差密集连接模块实现图像特征的交互,避免了梯
Based on multi-channel wavelet DTI image recovery.pdf
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