版權(quán)說明: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、圖像融合就是將多源信道所獲取的關(guān)于同一目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù)經(jīng)過一定處理,最大化的將各圖像中的優(yōu)勢(shì)信息融合到一幅新的圖像中,從而提高圖像中信息的利用率。數(shù)字圖像在數(shù)字化和傳輸過程中經(jīng)常會(huì)受到外部環(huán)境噪聲的干擾影響,圖像去噪的目的就是既能有效的去除圖像中的噪聲,且同時(shí)能保持圖像的邊緣及細(xì)節(jié)信息。
四元數(shù)小波變換是一種新的多尺度分析圖像處理工具,是實(shí)小波的改進(jìn)和復(fù)小波的推廣,具有近似平移不變性,很好的克服了傳統(tǒng)小波不具有平移不變性的缺,而
2、且四元數(shù)小波變換在圖像分析中提供了更豐富的相位信息。本文主要研究基于四元數(shù)小波域的圖像融合和去噪算法,主要工作如下:
1.綜述了圖像融合及去噪的發(fā)展現(xiàn)狀,簡(jiǎn)要敘述了圖像融合及去噪的圖像性能評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn);介紹了四元數(shù)小波的相關(guān)概念,并進(jìn)一步重點(diǎn)研究了四元數(shù)小波的分解及重構(gòu)原理。
2.針對(duì)多聚焦圖像系數(shù)間的相關(guān)性及傳統(tǒng)小波在圖像多尺度分析中的缺點(diǎn),充分考慮系數(shù)間方向性的相關(guān)性,對(duì)改進(jìn)的拉普拉斯能量和規(guī)則進(jìn)行了修改,提出了一種
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,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,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 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。
最新文檔
- 新型小波變換域圖像去噪及融合算法研究.pdf
- 基于小波變換的圖像去噪與融合算法研究.pdf
- 基于小波變換的圖像去噪算法.pdf
- 基于非下采樣Shearlet變換域的圖像融合及去噪算法研究.pdf
- 基于提升小波變換的圖像去噪算法研究.pdf
- 基于小波變換的紅外圖像去噪算法研究.pdf
- Shearlet變換域圖像去噪算法研究.pdf
- 小波域統(tǒng)計(jì)模型圖像去噪研究.pdf
- 基于小波變換的圖像去噪算法與實(shí)現(xiàn).pdf
- 基于小波變換的自適應(yīng)圖像去噪算法.pdf
- 基于小波變換的圖像去噪與壓縮算法研究.pdf
- 基于模糊小波變換的圖像去噪若干算法研究.pdf
- 基于小波變換圖像去噪研究.pdf
- 基于小波域局部特征的圖像去噪與融合.pdf
- 基于小波域稀疏表示的圖像去噪算法研究.pdf
- 小波圖像去噪算法的研究.pdf
- 基于變換域的圖像去噪算法研究.pdf
- 基于雙樹四元數(shù)小波變換的含噪圖像增強(qiáng)方法研究.pdf
- 基于小波變換的手機(jī)相機(jī)圖像去噪算法研究.pdf
- 基于小波與輪廓波變換的改進(jìn)圖像去噪算法研究.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論