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搜索资源列表

  1. 小波多分辨率分析及其在自适应消噪中的应用

  2. 针对自适应消噪中存在的问题 ,提出一种基于小波多分辨率分析的自适应消噪算法 ,利用小波多分辨率分析理论 ,把信号和噪声正交分解于不同的频率范围中,从而减少了自适应滤波器的阶数 ,提高了算法的收敛速度和稳定性。选择若干不同频率尺度上信号作线性组合 ,对组合后的信号进行自适应谱线增强 ,保存了信号的高频信息。仿真实验结果证实了该算法的正确性 ,且在实际消噪应用中取得 良好的效果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-06-08
    • 文件大小：669kb
    • 提供者：xujie692419

  1. 二维图像的小波分解与重构

  2. 二维图像的小波分解与重构，并画图显示。通过多分辨率分析实现。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-09-26
    • 文件大小：891byte
    • 提供者：chenc20022002

  1. 小波分析入门和提高讲座PPT

  2. 小波分析入门课件，包括小波分析概念、小波变换和多分辨率分析等

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-03-30
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：xuezhe99

  1. 图像融合算法研究 硕士论文

  2. 图像融合技术就是充分利用多个图像传感器提供的具有互补性和冗余性的 多个源图像，将其进行综合处理，生成比来自任意单传感器更清晰、更完整、更 可靠的图像，以此提高系统的性能。多传感器图像融合技术可广泛用于数字照相 机的大景深成像、医学多模式图像的综合显示、地球遥感图像分类识别、机器人 视觉、虚拟现实、三维图像重建、防恐怖安全检查等领域。论文在探讨和研究多 源图像分类问题、基于多分辨率的图像融合算法和融合图像质量评价方法的基础 上，将评价指标应用在图像融合过程中，提出了关于图像融合的新的思想和方法。

  3. 所属分类：专业指导

  1. 多分辨率图像融合方法的研究

  2. 图像融合是进行目标检测和识别的重要技术之一, 广泛应用于军事、计算机视觉、医学以及其他领域。 文章探讨基于多分辨率分解的像素级图像融合方法的设计, 重点研究基于小波变换的融合算法的实现, 经仿真 取得较好的效果。

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2011-06-09
    • 文件大小：223kb
    • 提供者：lernxie

  1. 基于小波的多分辨率分解的数字图像水印算法

  2. 详细阐述了一种基于小波变换的数字图像水印算法，充分应用了小波变换的多分辨率特性

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-11-28
    • 文件大小：301kb
    • 提供者：myloveda

  1. 基于形态小波分解金字塔的图像融合

  2. ：提出了一种基于形态小波分解的多分辨率图像融合。这种融合方法使用了最小形态小波算子，将原始图像分解为4子带图像金字塔并且构造了相应的4 f带方向对比度图像金字塔。然后利用方向对比度和区域标准差进行图像融合得到融合的4子带图像金字塔，最后应用形态小波重构得到融合图像。融合实验表明，本文方法优丁传统的对比度金字塔图像融合和普通小波分解图像融合。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-04-07
    • 文件大小：268kb
    • 提供者：wangjing0122

  1. 图像多分辨率金字塔

  2. 拉普拉斯图像金字塔对图像分解

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-04-10
    • 文件大小：118kb
    • 提供者：weixin_37753235

  1. 多分辨率动态模式分解

  2. 多分辨率DMD 解决了信号的短时间问题，有点类似短时傅里叶变换以及小波变换方法

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-11-07
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：zhang_xiaoyu7

  1. matlab开发-利用幼虫铝盐组成的多分辨率图像融合技术

  2. matlab开发-利用幼虫铝盐组成的多分辨率图像融合技术。提出了一种基于多分辨率奇异值分解的图像融合技术。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-25
    • 文件大小：700kb
    • 提供者：weixin_38743481

  1. 结合Fourier变换对称性和随机多分辨率奇异值分解的彩色图像加密

  2. 提出一种基于Fourier变换对称性和随机多分辨率奇异值分解(R-MRSVD)的彩色图像加密算法。首先计算归一化明文图像的平均值作为logistic-exponent-sine映射的初值,并生成随机矩阵和位置索引;然后对每个颜色通道分别进行二维离散Fourier变换,根据共轭对称性仅保留一半的频谱系数,并提取实部分量和虚部分量构建实数矩阵;最后对实数矩阵进行R-MRSVD和Josephus置乱操作,得到密文图像。将明文图像的像素特征作为混沌序列的初值,保证算法具有高敏感性和高安全性,同时实值的密

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-01
    • 文件大小：19mb
    • 提供者：weixin_38641876

  1. 通过分层多分辨率经验模式分解方法的无线数字调制系统

  2. 通过分层多分辨率经验模式分解方法的无线数字调制系统

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：215kb
    • 提供者：weixin_38606206

  1. 实值离散时间信号的非线性和自适应未抽取分层多分辨率分析的经验模态分解方法

  2. 实值离散时间信号的非线性和自适应未抽取分层多分辨率分析的经验模态分解方法

  3. 所属分类：其它

  1. 基于非下采样三通道不可分对称小波的多光谱图像融合

  2. 针对IHS变换融合方法不能保持好的光谱信息,张量积小波变换融合方法生成的融合结果图像空间分辨率偏低、且易产生方块效应等不足.提出了一种基于三通道不可分对称小波的多光谱图像融合方法.利用矩阵扩充的方法,给出了三通道不可分对称小波滤波器组的构造方法,用所构造的不可分小波滤波器组分别对多光谱图像的亮度分量和全色图像作非下采样多尺度分解,采用高频分量替代、低频分量取平均进行融合.实验结果表明,该方法有较好的融合效果,其保持光谱信息的能力和空间分辨率信息的能力比基于IHS融合方法、基于DWT的融合方法和基

  3. 所属分类：其它

  1. 一种用于机载激光雷达波形分解的小波变换与广义高斯模型组合法

  2. 针对小光斑全波形机载激光雷达波形数据中叠加波难以解析和实测波形数据通常表现出展宽或尖峰形态的问题，提出一种基于小波变换与广义高斯模型的组合法(WT-GGM)来分解机载激光雷达波形数据。小波变换方法具有多分辨率分析的特性，在非平稳信号、微弱信号、瞬态信号及奇异信号的检测中显示出独特的优越性。广义高斯模型作为波形分量建模模型，通过调整其形状参数能有效地处理展宽或尖峰形态的波形分量。为了验证算法的有效性，分别对实验数据使用WT-GGM 算法、商业软件常用的COG 算法、GIPM 算法和RGD 算法进行

  3. 所属分类：其它

  1. 基于小波多分辨率网格划分的双目立体视觉方法

  2. 基于双目立体视觉的三维重构是机器视觉技术中重要的研究内容, 在机器人视觉导航、航空测绘、医学成像和工业检测等很多领域都有广泛的应用。研究空间网格候选点三维坐标与图像中二维坐标的映射关系, 对基于网格候选点投影灰度相似性的立体视觉方法进行改进, 建立多分辨率网格节点并与小波分解图像实现一一对应关系, 通过逐级分析网格节点的映射像点灰度相似性, 确定由粗到精的候选点筛选策略, 最终恢复被测物体的深度信息。Matlab平台下的仿真实验可以验证, 小波多分辨率网格节点的构建不但改善了计算效率, 也避免了

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：962kb
    • 提供者：weixin_38545463

  1. 一种基于区域的NSCT域多光谱与高分辨率图像融合算法

  2. 提出了一种基于多阈值分割和无下采样Contourlet变换(Nonsubsampled Contourlet Transform, NSCT)的多光谱与高分辨率图像融合算法。对多光谱图像进行多阈值分割, 并利用提出的区域均值比指标将多光谱图像划分为需要进行空间细节增强及需要保持光谱特征的区域; 然后利用NSCT对高分辨率图像和多光谱图像的强度分量进行多尺度、多方向分解。分解后的低频部分采用基于窗口邻域的融合规则和算子进行融合, 高频部分按区域均值比指标进行区域融合; 最后进行重构得到融合后的多光

  3. 所属分类：其它

  1. 基于亚像素区域加权能量特征的多尺度图像融合算法

  2. 对矩形和圆形区域中各像素进行亚像素划分,确定各亚像素的权值,得到基于亚像素的综合加权区域能量。融合算法首先对源图像进行金字塔分解,然后对金字塔的高频细节分量使用基于亚像素加权区域能量特征的融合规则取大,对低频粗糙分量取平均,得到融合图像的塔形分解,最后重构融合图像。仿真结果表明,新算法融合效果较常规的区域能量特征作为融合规则的多分辨率图像融合算法效果更好,从清晰度和熵的评价来看,提高了融合图像的品质。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于经验模态分解的虹膜识别

  2. 虹膜识别是一种有效的生物特征识别方法。经验模态分解(EMD)是一种可自适应的对非线性、非平稳信号进行多分辨率分解的信号分析算法。将虹膜图像进行EMD分解,找出有利于虹膜识别的敏感频带,使用选择后的固有模态分量对虹膜图像进行特征提取。仿真实验结果表明,该方法正确识别率达到99.44%,并且由于其在特征提取的同时消除了高频噪声和背景光影响,简化了预处理过程,降低了算法的复杂度。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于自类推与NSCT的单幅图像超分辨率技术

  2. 在很多实际应用中很难获得适当的图像训练集，但是单幅图像放大却是一个病态问题。利用图像局部结构的自相似性和可传递性，结合非下采样Contourlet变换(NSCT)的优点，提出一种基于自类推与NSCT的单幅图像超分辨率重建(SRR)方法。采用NSCT对源图像和退化图像进行多尺度、多方向分解，得到用于学习的各带通方向子带对，利用图像自类推技术生成高分辨率的各带通方向子带，与立方插值放大后的源图像进行NSCT重构得到超分辨率重建图像。实验结果表明，该方法可以独立进行，摆脱一般方法对训练结合的依赖，能产

  3. 所属分类：其它

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