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基于形态学的图像二值化方法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种自适应图像二值化方法,它基于数学形态学理论,求取彩色图像边缘特征,并将它与灰度直方图二值化方法相结合,实验表明,这一算法能较好地保留原图像中的特征,二值化后的图像效果不错。 相似文献
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针对SAR图像的斑点噪声,分析斑点噪声的模型,给出一种改进的加权中值滤波和增强Lee滤波相结合的去噪方法流程,并用VC++实现这一方法流程。通过实例验证表明该方法流程能有效去除SAR图像中的斑点噪声和保持图像边缘信息。 相似文献
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Chan-Vese模型在图像分割领域正被广泛应用。然而,传统的水平集方法存在两个重要的数值问题:水平集函数不能隐式地保持为符号距离函数;由于采用梯度降方法求解使水平集演化速度缓慢。针对该问题提出两种快速分割方法加快演化速度:对偶方法和分裂Bregman方法。为了让水平集保持符号距离函数特性,利用投影方法加以约束,并采用增广Lagrangian方法加快收敛速度。实验结果表明,提出的两种快速分割方法比传统的梯度降方法分割效果好、计算效率高。 相似文献
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基于脊波的多光谱和全色图像融合方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
应用了双线性插值的矩形阵列到径向阵列的变换算法,给出了一个离散脊波变换的实现方法,将其应用于多光谱图像与全色图像的融合算法中,通过清晰度、灰度方差、信息熵三个方面,将算法结果与小波变换的结果进行了对比,实验结果表明,相对于小波变换而言,脊波变换能更好地处理线和面的奇异性,而且由融合的结果来看,脊波变换得到的结果在清晰度等方面要高于小波变换。 相似文献
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本文提出了一种新的基于区域能量特征的小波变换图像融合方法,在对高频部分进行融合前,先将高频信息进行适当的放大,然后再采用基于区域能量特征的图像融合方法。通过仿真实验表明,该融合方法弥补了传统的基于区域能量特征的小波变换融合中出现的信息熵减小,清晰度降低的现象,验证了该方法的有效性。 相似文献
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基于小波方向相关性的图像融合方法 总被引:1,自引:0,他引:1
通过分析图像经小波变换后低频系数的邻域相关性和各高频子带的区域方向性,本文提出一种基于小波方向相关性的图像融合方法.对低频子带的每个系数,以多向梯度模作为其自相关性的衡量标准,确定融合后低频系数;对于各个高频子带的系数,根据其不同的方向特性,采用基于方向相关系数的融合规则.最后通过对比仿真实验,验证本文方法的有效性. 相似文献