2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題（含答案詳解+作文范文）_第1頁(yè)
已閱讀1頁(yè)，還剩63頁(yè)未讀， 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說(shuō)明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

1、多尺度幾何分析是在小波變換基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的圖像稀疏表示工具，其不僅繼承了小波變換所具有的多分辨率、時(shí)-頻局域性，而且還滿足各向異性以及低冗余等特性，是圖像稀疏描述的有效手段。本文在多尺度幾何分析的基礎(chǔ)上，著重對(duì)具有代表性的非下采樣Contourlet變換(NSCT)進(jìn)行了研究，并將其平移不變性及幾何流性質(zhì)應(yīng)用于紅外與可見(jiàn)光圖像的去噪與融合當(dāng)中。
　　 對(duì)圖像去噪，本文提出了基于NSCT的圖像去噪算法。首先對(duì)圖像NSCT分解系數(shù)的

2、低頻部分采用門限閾值平均法進(jìn)行處理，然后對(duì)系數(shù)的高頻部分則采用分層自適應(yīng)硬閾值結(jié)合NCST的幾何流性質(zhì)進(jìn)行處理。實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果表明，利用本文算法得到的去噪圖像，峰值信噪比與經(jīng)典小波和輪廓波去噪算法相比有0.5-4dB的提升，主觀視覺(jué)效果也得到很好的改善。
　　 對(duì)圖像的融合，系統(tǒng)分析、對(duì)比了幾種多尺度圖像融合算法及規(guī)則，提出基于NSCT的圖像融合算法。通過(guò)在傳統(tǒng)加權(quán)平均法的基礎(chǔ)上引進(jìn)門限閾值，在有效抑制噪聲的前提下完成低頻系數(shù)的融

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽，若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間，僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理，對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容，請(qǐng)與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論