Advertisement

NSCT图像融合与边缘检测_图像增强_NSCT融合

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文探讨了基于非下采样剪切阵列变换（NSCT）的图像融合及边缘检测技术在图像增强中的应用，提出了一种新的方法以提升图像质量与细节表现。 NSCT融合技术主要用于图像融合，能够更好地保持图像的边缘信息和轮廓结构，并增强图像的平移不变性。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • NSCT图像融合与边缘检测_图像增强_NSCT融合
    优质
    本文探讨了基于非下采样剪切阵列变换（NSCT）的图像融合及边缘检测技术在图像增强中的应用，提出了一种新的方法以提升图像质量与细节表现。 NSCT融合技术主要用于图像融合，能够更好地保持图像的边缘信息和轮廓结构，并增强图像的平移不变性。
     
  • PCNN-NSCT图像处理与边缘检测_MATLAB下的多图像融合_PCNNFUSION.rar
    优质
    本资源提供了一种基于PCNN（脉冲耦合神经网络）和NSCT（非下采样轮廓波变换）技术的MATLAB程序，用于实现复杂的多图像融合及边缘检测功能。该代码包名为PCNNFUSION，适用于科研与工程应用中的图像处理任务。 本程序实现了基于m-PCNN的医学图像融合算法，即多通道脉冲耦合神经网络（PCNN）图像融合。
     
  • MMIF+NSCT在NSCT领域内的图像融合代码-图像融合相关
    优质
    本项目提供了一种基于MMIF与NSCT技术的先进图像融合解决方案，旨在增强图像细节和特征表现。代码适用于研究与开发人员进行图像处理及分析工作。 该代码对应的文献发表在IEEE Transactions on Multimedia杂志上，是图像融合领域的一种代表性方法。论文题目为《基于非下采样轮廓变换的多模态医学图像融合》。
     
  • NSCT图像融合资料.rar
    优质
    本资料包包含多种基于NSCT（非下采样 contourlet变换）的多焦距图像和多模态医学图像融合算法及实验结果，适用于研究与学习。 这是一款基于NSCT的图像融合算法。下载解压后可以直接运行。
     
  • mulscal_edge.rar_基于Matlab的小波图像融合与边缘检测
    优质
    mulscal_edge.rar 是一个基于 MATLAB 的工具包，用于执行小波变换以实现图像融合和边缘检测。该资源包含详细的代码示例及文档，适合研究人员和技术爱好者学习使用。 我编写了一个多尺度边缘检测实例：首先对图像进行三个不同尺度的小波变换；然后计算小波系数的模值及其梯度方向；接着确定这些模的最大值作为候选边缘点；最后，通过反变换合成这三个尺度下的模极大值图。
     
  • wavelet-matlab.rar_多尺度融合与边缘分解的边缘图像融合技术
    优质
    本资源提供基于小波变换的边缘图像融合技术，通过多尺度分析实现细节增强和信息整合，适用于Matlab环境。 基于小变换及边缘融合算法的图像边缘检测方法，在多尺度下层层分解重构图像进行检测。
     
  • PCA融合.zip_pca图像融合_灰度图像融合_图像融合_融合技术
    优质
    本项目探讨了基于PCA（主成分分析）的图像融合技术，特别关注于灰度图像的优化处理。通过综合各源图像的信息，实现增强后的单幅融合图像，提高视觉效果和信息量，广泛应用于医学影像、卫星遥感等领域。 对于两幅图像进行PCA融合时，可以将一幅高分辨率的灰度图像与另一幅低分辨率的彩色图像结合起来。
     
  • MammEnhance.zip_CT增强_NSCT增强_nsct图像处理_图像增强技术
    优质
    MammEnhance.zip是一款基于NSCT变换的乳腺影像增强工具包，旨在通过先进的nsct图像处理技术提升CT和医学影像的质量，优化细节展示，助力更精准的医疗诊断。 利用NSCT对脑CT图像进行增强的例子 ，代码可编辑。本例适用于灰度图像。
     
  • MATLAB中的图像增强与边缘检测
    优质
    本篇文章详细介绍了在MATLAB环境下进行图像处理技术的应用，着重讲解了如何利用该软件实现图像增强和边缘检测的技术细节及案例分析。 MATLAB 图像增强和边缘检测是图像处理与目标识别中的关键技术。通过这些技术可以改善图像质量，并准确地提取出感兴趣的目标区域。
     
  • 基于NSCT的图像融合技术
    优质
    本研究探讨了基于非下采样剪切波变换（NSCT）的图像融合技术，旨在提高多模态医学影像和其他领域的细节保留与信息整合能力。 在MATLAB环境中可以直接运行该程序。演示了对32*32图像矩阵进行三级NSCT变换的过程。输出结果是一个单元数组，其中子带的排列顺序参照mtr_nsctdec文件中的描述，并且与Contourlet程序的效果等效。可以通过调整len_cut参数来修改裁剪后的图像矩阵大小和窗口位置。