1stOpt软件及使用手册

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超小波分析与应用（经典）闫敬文

尽管小波变换在数据压缩和去噪声等领域取得良好的效果，可分离的二维小波变换（不是直接构造出），采用先对行做一次一维小波变换，再对列做一次一维小波变换扩展而来。或者直接用二个可分离的一维函数基直接构造的二维变换，从数学角度都不是真正的二维函数。基函数的支撑区域由区间扩展为正方形，基函数形状的方向性较差,该问题制约着小波变换的进一步应用。同时，由于采用亚抽样技术，在目标提取时会造成信息模糊，对信息利用会产生较大的影响。众所周知，如果某个基函数能与被逼近的函数较好地匹配，则其相应的投影系数较大，变换的能量集中度较高。可见对于平滑区域，小波变换的表示效率较高，而对于图像中方向性较强的边缘以及纹理，由于两者匹配较差，导致其表示效率欠佳。在高维情况下,小波分析并不能充分利用数据本身特有的几何特征,并不是最优的或 “最稀疏”的函数表示方法。 多尺度几何发展的目的和动力正是要致力于发展一种新的高维函数的最优表示方法。为克服小波分析的缺点，人们一直找其改进的方法。我们将这些方法统称超小波分析方法(Beyond Wavelet)。提到超小波分析，首先进行定义超小波分析。超小波分析就是把近来人们为改变小波分析的不足，提出常用基于小技术基础之上的系列变换，即Curvelet、Ridgelet、Contourlet、Bandelet、Beamlet、 Directionlet、Wedgelet和Surfacelet变换的统称，也有人称X-let(包括Wavelet)。

MATLAB 2014b破解

最新最全的matlab 2014b破解：MATLAB2014十月份刚刚发布，相信大部分MATLAB爱好者都想体念matlab 2014b的乐趣!

C#数字图像处理<十一>

彩色图像处理 目前,彩色图像处理技术分为两类:一类是分别处理彩色图像中每个分量图像,然后将分别处理后的分量图像合成一幅彩色图像,这样就可以直接应用对灰度图像的处理方法;另一类是直接对彩色图像像素进行处理.本示例先讲了RGB与HSI空间的相互转换,还包括调整分量,伪彩色处理,彩色直方图均衡,彩色平滑,彩色锐化,彩色边缘检测,彩色图像分割.

C#数字图像处理<十>

图像压缩编码 图像压缩分为有损数据压缩和无损数据压缩,本示例包括哈夫曼编码,香农编码,香农-弗诺编码,行程编码,LZW编码,预测编码,傅里叶变换编码,小波变换编码.

C#数字图像处理<九>

图像分割 图像分割就是把图像分成各具特征的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程.示例包括Hough变换,阈值法,特征空间聚类法,松驰迭代法.

C#数字图像处理<八>

边缘检测 边缘检测就是找到图像中边缘像素点的过程,从而生成一幅边缘图.一般来说,边缘检测分为3步: 1基于各种原理和方法找到潜在边缘点; 2选取阈值,生成二值边缘图; 3有些算法还要进行边缘细化,连接等后续处理

C#数字图像处理<七>

图像平滑与去噪 图像平滑是用于突出图像的低频成分和抑制图像噪声与干扰的高频成分,改善图像质量的图像处理方法.本示例包括:均值滤波,中值滤波,灰度形态学滤波,小波滤波,高斯低通滤波以及统计方法滤波.

C#数字图像处理<六>

频率变换 空间域和频率域是数字图像处理两个不同的领域.空间域是指图像平面自身,它是以对图像的像素直接处理为基础的,频率域是以修改图像的傅里叶变换为基础的.本示例程序介绍了一维FFT,二维FFT,频率成分滤波(低通,高通等)及频率方位滤波.

C#数字图像处理<五>

数学形态学图像处理 形态学图像处理的基本思想是利用一个结构元素在图像中不断移动,从而对图像进行处理;本章主要介绍数学形态学对二值图像的各种处理,如腐蚀运算,膨胀运算,开运算,闭运算和击中击不中变换等.