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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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简介:
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。

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  • (NSCT).rar:NSCT
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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。
  • 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。
  • 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。
  • 医学CT研究——Contourlet方法.pdf
    优质
    本文探讨了利用非下采样Contourlet变换(NSCT)对医学CT图像进行去噪处理的方法,通过实验验证其有效性和优越性。 为了克服Contourlet变换的非平移不变性和频谱混叠等问题,提出了一种基于非下采样Contourlet变换的医学CT图像去噪方法。通过对含有噪声的CT图像进行非下采样Contourlet变换,可以获得不同尺度和各个方向上的变换系数,并利用Context模型对每个尺度、每种方向下的子带进行分级处理。根据不同级别的特性采用相应的阈值来去除噪声。实验结果表明,该方法特别适用于处理包含更多高斯噪声的医学CT图像,在提高PSNR值的同时,还能更好地保留图像细节并改善了医学CT图像的质量。
  • 基于融合MATLAB程序
    优质
    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。
  • Matlab代码
    优质
    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。
  • 基于Shearlet融合
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    本研究提出了一种新颖的图像融合方法,利用非下采样Shearlet变换增强多模态医学影像或多源遥感图像的空间细节与边缘特征,以实现更高质量的视觉信息合成。 基于非下采样Shearlet变换的图像融合技术可以应用于红外与可见光图像以及多聚焦图像的融合。相关代码可以在MATLAB环境中实现。
  • 源码和文献
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    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!
  • 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。