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基于全变分的权值优化的多尺度变换图像融合
基于全变分的权值优化的多尺度变换图像融合
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一种基于全变分模型的图像修复改进算法
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为了恢复图像中划痕、文字等小目标去除后丢失的相关信息,对全变分(TV)模型及其自适应算法进行了分析和改进。在Chan提出的图像修复原则的基础上给出了两个阈值参数,对原有算法中的权值系数进行了改进。仿真实验结果表明,本文算法在保证原有算法修复效果的同时能够有效地提高运算速度,取得了较好的实际效果。
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多小波变换以完善的小波基结构，可以在影像处理中获得比单小波变换更精确的处理结果；单小波包变换以精细的频域分割，进一步提高了单小波变换对影像的细节信息处理能力。多小波包变换将两者结合起来，综合了它们的优点，同时又弥补了它们的不足，使其在一些影像处理领域更具优势。在对多小波包变换分析之后，提出了一种基于多小波包变换的遥感影像融合方法，并将该方法与多小波变换融合方法（即基于多小波变换的影像融合方法）进行
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一种基于全变分的多尺度图像融合方法
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基于多尺度几何分析方法——非下采样轮廓波(Contourlet)变换(NSCT)和Beamlet变换,提出一种全新的医学图像融合方法。在进行NSCT分解后,在高频成分首先使用Beamlet变换进行边缘检测,然后根据聚类分割边缘密度的差值确定其系数的融合规则;对于低频成分,采用局部区域标准方差系数的融合规则;经过一致性校正后,通过对融合后的高频与低频子带系数进行逆NSCT得到重构图像。数值实验表明,
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针对传统GrabCut在GMM迭代估计阶段仅单纯地考虑像素点的RGB彩色信息，当前景细节区域与它的周围区域颜色差异较大时容易发生分割错误，以及基于像素的运算导致分割效率不高的问题，提出一种结合权值优化与CS-LBP纹理...
基于遗传算法的神经网络权值优化
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针对bp算法学习效率低、收敛速度慢, 以及易陷入局部最优等缺点, 提出了一种新型的、基于自然选择和基因遗传学原理的随机搜索算法—遗传算法, 并论述了它在bp神经网络中权值优化的问题.
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针对引导滤波产生的光晕、梯度反转现象，以及图像融合边缘细节丢失的现象，提出一种改进引导滤波的自适应多曝光图像融合算法。在引导滤波中根据梯度信息设定权重函数，并结合图像像素点和一定区域的均值创建函数，...
基于多尺度对比度塔的图像融合方法及性能评价
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给出了一种新的基于对比度塔形分解的分层图像融合方法.其基本思想是先对源图像进行对比度塔形分解;其次,按照融合规则,采用基于区域特性量测的加权算子去构造融合图像对应的对比度金字塔;最后,通过逆塔形变换重构融合图像.该方法被成功地用于图像的融合处理.此外,利用熵、交叉熵、互信息、均方根误差、峰值信噪比等参量,对该融合方法的融合性能进行了评价与分析.实验结果表明,该融合方法是十分有效的.
一种基于多尺度边缘的图像融合算法 (2007年)
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给出了一种只利用源图像多尺度边缘点进行融合的图像融合算法。该算法分为三步：首先,对源图像进行多尺度边缘检测；其次,采用边缘相关性最大的融合准则对源图象的多尺度边缘进行融合,得到融合图像的多尺度边缘；最后,由融合图像的多尺度边缘重构出融合图像。该算法融合过程中计算量小,融合图像中最大程度地保留了源图像的边缘信息,在一定程度上对融合图像进行了压缩,从而减小了数据存储所占用的资源以及数据传输占用的带宽。
基于多尺度小波变换的图像对比增强方法
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基于多尺度融合的高分辨率遥感图像分类
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