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非下采样轮廓波变换的Matlab代码

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简介：
本代码实现了一种先进的图像分解技术——非下采样轮廓波变换，并提供了使用MATLAB进行该变换的具体实施方法。 最近的研究热点之一是下采样轮廓波变换代码，它可以有效提取轮廓，并且对光照变化具有良好的鲁棒性，还可以用于光照不变量的提取。如果有相关代码的问题需要咨询，可以私信我。不过请注意，这里没有提供具体的联系方式。

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  • 非下采样轮廓波变换的Matlab代码
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    本代码实现了一种先进的图像分解技术——非下采样轮廓波变换，并提供了使用MATLAB进行该变换的具体实施方法。 最近的研究热点之一是下采样轮廓波变换代码，它可以有效提取轮廓，并且对光照变化具有良好的鲁棒性，还可以用于光照不变量的提取。如果有相关代码的问题需要咨询，可以私信我。不过请注意，这里没有提供具体的联系方式。
     
  • 非下采样轮廓波变换的源码和文献
    优质
    本资源包含非下采样轮廓波变换(NSCT)的相关代码及学术论文，适用于图像处理、特征提取等领域研究。 这个文件包含了一篇文献及其程序代码，主要实现了非下采用轮廓波变换。希望对大家有用！
     
  • 非下采样轮廓波变换工具包(NSCT)
    优质
    非下采样轮廓波变换工具包(NSCT)是一款用于图像处理和分析的软件包，它提供了丰富的函数来执行多方向、多尺度的信号分解与重构。此工具箱基于非下采样的框架，能更有效地捕捉图像中的细节特征。 NSCT的基础工具包是基于NSCT算法所需的工具包。
     
  • 非下采样轮廓波变换NSCT工具箱
    优质
    非下采样轮廓波变换(NSCT)工具箱是一款专为图像处理设计的专业软件包。它提供了丰富的函数和算法，用于实现多方向、多尺度下的信号分析与重构，广泛应用于医学影像、计算机视觉等领域。 NSCT变换MATLAB源码工具箱包含例程，对于有需要的人来说非常实用。
     
  • 基于非下采样轮廓波变换的图像融合MATLAB程序
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    本简介提供了一种基于非下采样轮廓波变换（NSCT）的图像融合算法及其实现代码。该方法利用MATLAB语言编写，能够有效整合多幅输入图像的信息，生成高质量的融合结果，广泛应用于医学影像、遥感等领域。 全部打开并放入图片后可以运行。
     
  • 非下采样轮廓变换全面工具箱
    优质
    非下采样轮廓变换全面工具箱是一款集成了多种非下采样轮廓变换及其应用的软件包，适用于信号与图像处理领域中的特征提取、去噪及压缩等任务。 轮廓变换是多尺度分析领域的一项重要进展，由美国工程院院士提出，在小波变换之后成为又一个重要突破。然而，它存在一些缺陷，并因此被改进为非下采样的轮廓变换（NSCT）。这一工具箱具有广泛的适用性，对于研究图像压缩、超分辨率和融合等方面有着重要意义。
     
  • 非下采样轮廓波变换(NSCT变换)在图像去噪中的应用.rar:NSCT图像去噪与下采样技术
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    本资源探讨了非下采样轮廓波变换（NSCT）在图像去噪领域的应用，重点分析了NSCT图像去噪算法及其下采样处理技术，旨在提升图像质量。 非下采样轮廓波变换（NSCT变换）主要用于图像去噪。
     
  • MATLAB中的NSCT非下采样Contoulet变换代码
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    这段简介描述的是在MATLAB环境下实现的一种信号处理技术——非下采样Contourlet变换（NSCT）。NSCT作为一种多分辨率分析工具，能够有效地表示图像和信号的几何结构。此代码为研究人员和工程师提供了便捷的方式，在不损失频率细节的情况下进行复杂信号的分解与重构。 此代码使用了非下采样Contoulet变换的方法，将输入图像通过两个滤波器（方向子带滤波和清晰度滤波）进行处理后得到分解结果。可以自己编写用于图像融合的MATLAB代码，这非常简单。只需将源图像分成三个通道后再进行融合即可。
     
  • 轮廓波变换
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    轮廓波变换是一种多尺度、方向性的图像处理技术，用于提取和分析图像中的几何结构信息，在计算机视觉与图像压缩等领域有广泛应用。 Contourlet变换是一种用于图像处理与信号分析领域的多分辨率分析方法。它结合了小波变换的多尺度特性及金字塔上的多方向分解技术，在图像分层表示和细节保存方面表现出色，适用于图像压缩、增强、噪声去除以及边缘检测等场景。 该变换过程首先执行离散小波变换（DWT），通过低通滤波器（LL）与高通滤波器（HL, LH, HH）将输入信号分解成多个频带。虽然小波变换在时间和频率上提供了局部化分析，但在高频区域的方向性较弱，这限制了它处理具有明显方向特征的图像的能力。 为克服这一局限，Contourlet变换引入了一种基于拉普拉斯金字塔的方向滤波器体系，能够检测不同角度的边缘和纹理。用户可以根据具体需求选择不同的拉普拉斯滤波器，并设置所需的方向分解数量以精细捕捉图像中的各个方向特性。 在完成方向滤波后，通过一系列下采样操作实现多分辨率分析。多层次结构使高频部分能在更高空间分辨率上进行详细解析，从而更精确地提取边缘和细节信息。 反变换是Contourlet变换的重要环节，它将系数重新转换为原始图像形式。此过程包括上采样及逆方向滤波步骤，确保信息完整恢复并保证重构图像的质量。 假设有一个名为bianhuan.m的Matlab脚本段落件用于实现这一变换功能，则用户可以在此环境中调用该函数执行Contourlet变换与反变换，并且可能允许自定义拉普拉斯滤波器和分解数目。利用此工具，用户能够进行图像压缩、去噪或边缘检测等处理任务。 综上所述，凭借其多尺度及多方向特性，Contourlet变换成为一种强大的手段来有效应对图像中的方向特征问题，在结合Matlab脚本后为用户提供了一种高效且精确的解决方案。
     
  • 非下采样剪切波变换(NSST)
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    非下采样剪切波变换（NSST）是一种先进的信号处理工具，它结合了多方向分析与平移不变性特性，在图像压缩、去噪及特征提取等领域展现出卓越性能。 非下采样剪切波变换（NSST）是对传统剪切波变换的改进版本，在保留其优点的同时避免了伪吉布斯现象的发生，并且相较于小波变换、曲边变换等方法，具有更高的操作效率和更低的复杂度。该源代码中包含测试实例及详细的代码注释。