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基于小波变换的图像压缩改进方法及其应用
基于小波变换的图像压缩改进方法及其应用
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2021-02-23
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基于小波变换的图像压缩改进方法及其应用
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基于小波变换的图像压缩方法几应用
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中国科学技术大学 研究论文（Articles）很适合做选修课作业参考资料。
一种基于小波变换的图像压缩方法与实现
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提出了一种先去噪再利用小波变换的图像压缩方法，用Matlab软件编程实现算法。实验仿真结果显示，图像在具有高压缩比的同时，重构图像的质量也较优；使用不同的小波基函数，效果不同。
基于小波变换技术的图像融合方法的研究与应用
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本论文所做的工作及创新主要包括以下几个方面: 1)查阅了国内外一定数量的期刊、文献，综述了图像融合的基本概念，总结了该领域 研究的最新进展，对存在的问题进行了讨论，并展望了未来的发展趋势。 2)对图像融合的算法进行了细致的归类，具体解释了空域、变换域图像融合算法，像 素级、特征级以及决策级图像融合算法各自的适用范围和特点。 3)综述了该领域的热点图像融合问题，对多传感器图像
基于小波变换的图像压缩原理与应用研究.pdf
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基于小波变换的图像压缩技术研究
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基于小波变换的图像压缩技术研究基于小波变换的图像压缩技术研究
MATLAB 基于小波变换图像压缩方法的代码
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这个文件适合基于小波变换图像压缩方法，对图像进行小波变换的压缩！希望你能用的到！
小波变换在图像压缩中的应用
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小波变换在图像压缩中的应用 小波变换在图像压缩中的应用 结业报告
基于小波变换的图像压缩现状分析
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MATLAB环境下基于小波变换的图像融合方法.docx
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基于小波变换的图像压缩原理与应用研究.docx
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一种改进的基于小波变换的图像融合方法 (2013年)
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提出并且详细分析了一种基于小波变换的图像融合技术的改进方法的优越性．对两幅需要融合的图像通过直方图均衡化的方法进行处理，且利用一种基于小波变换的图像融合技术的改进方法进行融合，对融合后所得的新图像的结果与质量进行分析与评价，证明了改进的融合方法能够取得更优越的效果．
基于小波变换的图像增强方法及应用.doc
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论文研究-DCT图像压缩方法的改进及其应用.pdf
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比较了Roberts算子、Sobel算子、Gauss－Laplace算子、Canny算子等几种传统的边缘检测技术，指出这些算法在边缘检测精度和抗噪声性能方面存在一定的问题。在分析以上算子的缺陷后提出改进的方法。通过迭代算法寻找最佳阈值，增强了目标和背景的对比和目标边缘，准确提取目标区域，并结合形态学进行轮廓提取，有效减少噪声对灰度门限值的影响，通过对实验图像的分析表明，改进的检测算法对图像边缘提取
基于小波变换的自适应图像压缩方法
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根据不同特征的图像在进行小波变换中能量分布的特点，提出了一种用能量函数来控制小波的分解，并找到图像的最佳小波分解树，从而完成自适应图像压缩的方法。
基于小波变换的图像压缩编码技术的研究
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基于小波变换的图像压缩编码技术的研究，基于小波变换的图像处理研究，，需下载CAJ阅读器。。
基于小波变换的图像去噪法
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供从事基于小波变换的图像图去噪论文写作的人作参考。
基于小波变换的图像压缩,基于小波变换的图像压缩算法,matlab
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基于小波变换的基础上对图像进行压缩处理，压缩比高、压缩速度快，压缩后能保持信号与图像的特征基本不变。
基于小波变换的数字水印方法,基于小波变换的数字水印技术,Python源码.zip
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基于小波变换的数字水印方法,基于小波变换的数字水印技术,Python源码
基于小波变换的图像压缩-MATLAB
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基于小波变换的图像压缩-MATLAB 功对图片进行了两次压缩
一种基于小波变换的图像压缩方法 (2001年)
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提出了一种基于小波变化的灰度图像数据压缩方法。采用双正交小波对图像进行分解，作分解后系数的矢量量化。使用频率敏感自组织特征映射算法生成码书。这可避免直接矢量量化时的块效应，且相对于正交小波，恢复图像的质量也有所提高。
基于小波变换的图像纹理特征提取方法及其应用
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基于小波变换的图像纹理特征提取方法及其应用。是近几年比较热门的，很值得参考
基于小波变换与You-Kaveh模型改进的图像去噪方法
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文中在You-Kaveh模型（简称Y-K模型）基础上通过构造新的扩散系数提出新的四阶偏微分方程去噪模型（简称四阶PDE去噪模型）。先对含噪图像进行高斯滤波，预先平滑掉较大噪声点；利用二维离散平稳小波分解变换对图像进行分解，分解层数的多少会直接影响到图像的视觉效果，本文选择对图像进行3层分解；利用新的模型对含噪图像分解后的高频子带进行去噪处理，低频不处理，避免过度增强；最后重构增强后的高频
基于小波变换理论的地震资料去噪方法研究及应用
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在实际的地震勘探中,通常有很多因素会导致地震数据中含有噪音,从而对后续的处理、解释产生一定的影响。小波变换是一种新的时频分析工具,比较适用于地震信号的时频分析及去噪。介绍了小波变换及其阈值去噪的基本原理,通过模型实验验证了该技术的有效性,最后对实际的地震资料进行了处理及分析。结果表明,该方法可以获得比较好的去噪效果,明显改善了地震资料的品质,可为后续的地震资料处理、解释等提供更好的数据。
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c++ 小波变换
基于小波变换的图像压缩
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基于小波变换的分割图像_小波变换_
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基于小波变换分割图像，用于分离简单的纹理、缺陷
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