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搜索资源列表

  1. 基于contourlet变换和形态学的图像增强方法

  2. 搜到的2009年1月光子学报上的一篇名为“基于contourlet变换和形态学的图像增强方法”的文章，该文章介绍了contourlet变换的概念以及数学形态学的基本理论，以及基于此二者的图像增强方法。希望对正在做有关研究的朋友们有所帮助。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-08-15
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：jx882003

  1. contourlet matlab 工具箱

  2. Minh Do《Contourlet toolbox》(Contourlet变换影像处理工具箱).rar contourlet matlab 工具箱 contourlet matlab 工具箱 contourlet matlab 工具箱

  3. 所属分类：其它

  1. 基于边缘检测的Contourlet 变换图像去噪(纠正）

  2. 为了实现较好保留图像边缘特征的有效去噪,提出了一种基于边缘检测的Contourlet 变换去噪方法。该方法先用 LOG算子提取图像边缘,进而在Contourlet 变换域上对图像的边缘部分和非边缘部分分别选取不同阈值进行最佳软阈值 去噪处理。实验表明,与采用Donoho 软阈值的Contourlet 变换去噪方法相比,该方法可有效地保留图像的边缘信息,达到 了更好的去噪效果。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-09-07
    • 文件大小：577536
    • 提供者：menglijinghua

  1. contourlet-hmt

  2. MATLAB source code that implements hidden Markov tree models for wavelet and contourlet transforms. See paper

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-02-24
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：job_2010

  1. contourlet工具箱2.0版

  2. 用于Matlab的Contourlet工具箱，2.0版本

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-04-02
    • 文件大小：463872
    • 提供者：tobykang

  1. nonsampling contourlet toolbox

  2. nonsampling contourlet toolbox包含了非下采样的contourlet的matlab工具箱，能够完成基于多方向滤波器组的多尺度几何分析。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-04-25
    • 文件大小：99328
    • 提供者：gameshadow

  1. contourlet变换工具箱

  2. 是matlab的contourlet变换的工具箱，代码中有实例，可以很简单的加以调用，需要学习图像处理非常实用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-05-07
    • 文件大小：479232
    • 提供者：ustbgw

  1. 图像增强的matalab程序，里面有基于小波的，contourlet变换的，拉普拉斯塔等的增强，比较详细，有说明文件里面

  2. 图像增强的matalab程序，里面有基于小波的，contourlet变换的，拉普拉斯塔等的增强，比较详细，有说明文件里面

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-06-07
    • 文件大小：496640
    • 提供者：mengchuxing

  1. Contourlet源程序

  2. 基于隐马尔科夫模型的Contourlet变换，可用于图像的多尺度分析。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-06-09
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：hwyang2005

  1. 一种新的基于非下采样Contourlet变换的图像去噪方法

  2. 一种新的结合非下采样Contourlet变换(NSCT)和高斯比例混合模型的图像去噪方法。采取的主 要方法为:1)通过NSCT对图像进行分解;2)根据高斯比例混合模型建立图像模型;3)利用贝叶斯估计进行图 像去噪。实验结果表明,相对于已有算法,本文方法降噪效果好,在去噪性能指标和边缘保持的主观视觉上都 表现出优异的性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-06-09
    • 文件大小：475136
    • 提供者：yanghaocouple

  1. 非降采样Contourlet图像边缘检测算法

  2. 非降采样Contourlet图像边缘检测算法 很好 试试看看 不错

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-06-13
    • 文件大小：631808
    • 提供者：hai0lang

  1. contourlet变换经典论文

  2. Contourlet 小波的最经典文献,值得一看。讲的很全面

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-06-24
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：yuyanmei218

  1. 基于Contourlet域SOT结构的SAR图像相干斑抑制算法

  2. 把SOT结构引入到能够最优表示图像的Contourlet变换中,结合Contourlet系数域的结构特点和SAR图像相干斑乘性噪声模型提出了一种新的相干斑抑制算法。对基于小波系数域SOT结构的相干斑抑制算法中固定在一个低频尺度中选择根系数的方法进行了改进,根据SAR图像的匀质性条件自适应地在两个不同低频尺度中选择根系数。把该算法应用到实测SAR图像中取得了很好的目视效果,各项指标得到了有效提高。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-06-30
    • 文件大小：753664
    • 提供者：dhlbornin1988

  1. Contourlet变换及其在图像处理中的应用研究

  2. 一本很不错的介绍Contourlet做图像处理的硕士论文，包括图像去噪，融合等

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-07-14
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：yanruby5996

  1. Contourlet Hidden Markov Tree (HMT) toolbox (ver. 1.0)

  2. Contourlet Hidden Markov Tree (HMT) toolbox (ver. 1.0)

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2010-11-18
    • 文件大小：45056
    • 提供者：xujia8617

  1. 基于非下采样Contourlet变换和双变量模型的图像去噪

  2. 研究了非下采样Contourlet变换(NSCT)和贝叶斯最大后验估计理论框架下的双变量模型的基础上，该 文将二者结合起来，提出了一种新的图像去噪算法。算法在利用变换平移不变性和多方向选择性优点的同时，充分 挖掘了图像NSCT系数尺度内和尺度间的双重相关性，并详细阐述了噪声估计方法。仿真结果和分析表明，与当 前一些典型的去噪算法相比，该文算法的客观评价指标PSNR和去噪后图像的主观视觉效果都有明显的提高和改 善，有效地保持了原图像中的细节和纹理信息。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-01-03
    • 文件大小：437248
    • 提供者：fengyun55

  1. contourlet变换工具箱

  2. matlab编写的contourlet变换工具箱，可以加入库函数使用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-03-02
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：nixiumin

  1. 搜集的完整的contourlet变换的源代码

  2. 搜集的完整的contourlet变换的源代码，虽然找到contourlet容易，但是里面少了许多函数，调试时需要一个个的寻找相关的库函数。这里将需要的库函数进行了汇集和修改。减少调试消耗的大量时间。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2011-03-22
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：liyonghao158339

  1. contourlet变换及其应用那个

  2. 主要描述contourlet变换理论及其应用

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2011-04-12
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：qiding2003

  1. Contourlet变换及其在图像去噪中的应用研究

  2. Con tourlet变换是小波变换的新发展, 具有多分辨、局部性和多方向性等优良特性, 能更有效地捕捉图像中的几何结构。分析了Contour let变换的原理和性质, 重点探讨了其在图像去噪领域的应用及改进, 最后给出了未来Contourlet变换值得研究的若干方向。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-04-24
    • 文件大小：318464
    • 提供者：qq819853294
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