对于高频信号和高频噪声干扰相混叠的信号,采用小波变换去除噪声可以避免用傅里叶变换去噪带来的信号折损。对于噪声频率固定的平稳信号,在对信号进行傅里叶变换后使用滤波器滤除噪声。对高频含噪信号则采用正交
详细的介绍了小波变换在MATLAB中的实现,适合初学者学习
边缘检测是激光雷达图像处理的重要组成部分,其性能直接影响雷达系统的精度和性能。针对激光雷达图像的特点,提出了一种基于小波变换和数学形态学方法结合算法对激光成像雷达图像进行边缘检测。首先从小波理论出发,
地震波在穿过地下含油气区域时会表现为低频能量相对增强,高频能量相对衰减的特征,利用时频分析方法可以准确提取地震资料的低频能量和高频能量,进而据此确定油气分布范围。以东海某工区实际资料为例,进行目的层地
利用OPENCV实现图像的Gabor小波变换,提取纹理均质,对图像肤色进行分割,输入正确的路径后,程序可以运行。
小波变换的图像融合,比较适合于初级学习者的使用。我已经用过了,很好用
1、对RGB图像进行小波分解并进行lab空间转换 2、得到R、G、B三个分量的小波分解图像 3、只保留二阶分解的逼近子图的数据进行重构,略去其它
边缘是图像最基本的特征,边缘检测是图像处理中的重要内容。传统的边缘检测方法只根据当前像素点和相邻像素点之间的关系进行边缘检测,抑制噪声效果不好,定位边缘精度较低。为了更好的抑制噪声
简要介绍了边缘检测技术,结合实例详细分析了MATLAB在图像边缘检测中的具体应用方法。
