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shearletnew.rar_shearlet transform_剪切波_剪切波分解_剪切波变换_多波
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剪切波变换
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改进的剪切波变换,用于图像处理,分解层数多,运行速度快
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快速剪切波变换教程 FFST shearlet transform
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S¨oren H¨auser∗ February 9, 2012,快速剪切波变换,内含详细解析和matlab源码连接
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快速剪切波变换的源程序,用于图像处理,运行速度快
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剪切波是小波变换的一种,常用于增强或者去噪,本代码用于去除图像噪声
shearlet transform (ST).rar_shearlet_shearlet 变换_shearlet变换_shea
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剪切小波变换,用于多源图像(如:红外图像和可见光图像)融合。
shearlet_denoising.rar_shearlet denoising_shearlet transform_sh
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利用剪切波变换的方向性和多尺度特性,在剪切波变换域中进行阈值降噪处理
matlab_多尺度多方向性的剪切波Shearlet变换优于小波变换_图像去噪,分割,增强
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多尺度多方向性的剪切波Shearlet变换优于小波变换,里面包含很多例子,可以直接运行,可以用于图像去噪,分割,增强等,是一个优于小波的图像稀疏表示工具(Shearlet transform of multi-scale and multi-directional...
ShearletTransform_Matlab.rar
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本资源包含剪切波变换的matlab代码,ShearletTransform_Matlab,里面给了demo代码(带GPU和不带GPU都有)亲测有效可以运行,但是只是单通道,可以自己改为三通道
shearlet transform
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剪切波变换的源代码,快速、可变波函数,简单的应用。
基于非下采样剪切波变换域方向信息测度的多聚焦图像融合方法
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根据非下采样剪切波变换(non-subsample shearlet transform,NSST)在图像融合领域的优势和多聚焦图像的成像特点,将NSST运用于多聚焦图像融合。在NSST变换域中,利用方向信息测度能够突出图像边缘纹理特征以及降低图像...
基于非下采样剪切波变换和特征合成的医学图像融合算法
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针对融合后的医学图像时常存在细节纹理不够清晰的问题,本文提出一种新的基于非下采样剪切波变换(Non-Subsampled Shearlet Transform,NSST)的医学图像融合算法,对多模态医学影像进行融合,增强细节结构提取的...
论文研究-基于NSST域灰度关联分析的多聚焦图像融合方法.pdf
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根据多聚焦图像的成像特点,并利用非下采样剪切波变换(non-subsample shearlet transform,NSST)在图像融合领域的优势,将非下采样剪切波变换运用于多聚焦图像融合....
基于NSST域灰度关联分析的多聚焦图像融合方法
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根据多聚焦图像的成像特点,并利用非下采样剪切波变换(non-subsample shearlet transform,NSST)在图像融合领域的优势,将非下采样剪切波变换运用于多聚焦图像融合.由于NSST会将图像分解为一幅低频图像和若干幅高频图像...
离散Shearlet变换和PSO算法的通道划分高效图像增强方法。-研究论文
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图像增强在图像处理技术中起着至关重要的作用。... 将所提出的图像增强方法的性能与现有的直方图均衡化和基于离散剪切波变换的图像增强进行了比较。 该方法的结果在可视化方面取得了令人满意的性能。
基于Shearlet的低剂量CT图像量子噪声消除算法
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基于Shearlet的低剂量乳腺摄影滤镜
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利用数字图像SIFT(scale invariant feature transform)特征的稳定性和小波变换的特性,提出了一种抗仿射变换和剪切的鲁棒水印算法。水印信息通过量化调制方法嵌在小波变换的低频域。水印检测时,利用匹配的SIFT关键...
基于Shearlet的泊松噪声自适应降噪方法
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方法:我们首先通过基于剪切波的多重方差稳定变换(SMVST)将泊松噪声转换为近似高斯噪声。 其次,基于相邻的小波系数的相关性,通过自适应去噪方法找到非噪声的小波系数的位置。 其中,假设图像的小波系数遵循...
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