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Research_on_Image_Fusion_of_SAR_and_Optical_Image.
- 由于成像方式及波谱接收段的不同.合成孔径雷达SAR(synthetic aperture radar)与可见光图像所反映的信息有很大差异，图像之间相关性弱，且互补性明显。因此在图像融合时，应该根据其互补性信息特征各取所长。在研究了一些现有融合方法的基础上，提出了一种基于互补信息特征的SAR与可见光图像融合方法。首先通过基于像素邻域的能量统计特性融合SAR与可见光图像，将SAR图像中的重要目标信息加入到可见光图像中，然后再利用小波变换进行二次融今，充分加入原始图像的边缘细节信息。实验结果表明，该融
基于小波和统计特性的自适应图象增强
- 基于小波和统计特性的自适应图象增强-based on wavelet and the statistical characteristics of adaptive image enhancement
MyDwt2D
- 对图像进行二维离散小波变换, 变换级数大于等于3级,然后统计系数中0的个数（百分比表示），并进行重构, 最后计算重构图像的峰值信噪比(PSNR). 里面还附上了我写的实验报告，对大家理解Mallat算法和图像压缩很有帮助-Image two-dimensional discrete wavelet transform, transform series greater than or equal to 3, and then statistics of the number of c
NumericalRecipesC
- 包含了当代科学计算过程中涉及的大量内容：求特殊函数值、随机数、排序、最优化、快速傅里叶变换、谱分析、小波变换、统计描述和数据建模、偏微分方程数值解、若干编码算法和任意精度计算等-Includes calculation of contemporary science involved substantial elements: seeking a special function values, random numbers, sorting, optimization, fast Fourie
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- 多媒体技术的发展和视觉信息的飞速膨胀迫切需要对视觉信息资源的有效管理和检索。由此，基于内容的图像和视频检索技术得到了越来越多的重视，成为了多媒体信息检索和图像处理领域中的重要研究方向。CBIR技术将对大规模图像信息的管理和访问提供有力支持。 本文这种介绍了内容图像检索的灰度特征实现方法，具有理论意义和实际应用价值。针对基于内容图像检索技术进行了研究，介绍了其研究现状和关键技术，讨论了其技术瓶颈和发展趋势。共生矩阵法，是对图像的所有像元进行统计调查，以便描述其灰度分布的一种方法。分析了这种基于
matlabwavelettransform
- 利用matlab编程对遥感图像的熵值进行计算，并对其进行小波变换，统计遥感图像在小波域的特性-Matlab Programming for remote sensing images using the entropy values calculated, and its wavelet transform, statistical remote sensing images in the wavelet domain feature
ADAPTIVE-IMAGE-FUSION-ALGORITHM
- 针对低可见光图像和红外图像的特点,提出一种基于DT-CWT的自适应图像融合算法.该算法具有好的平移不变性和方向选择性,更适合于人类视觉.先对源图像作双树复小波变换,充分考虑各尺度分解层的系数特征,对 低通子带引入免疫克隆选择,根据统计评价准则定义亲和度函数,自适应获得最优融合权值 对高通子带则根据人类视觉特性定义局部方向对比度,并作为融合准则,突出和增强了各源图像的对比度与细节信息.实验结果表明: 与基于小波的融合结果相比较,本文的融合算法自适应性和鲁棒性更强,较好地保护和显示了源图像中
smooth
- 噪声模型 均值与中值 灰度形态学 小波变换 高期滤波 统计方法-Noise model mean and median gray-scale morphological filtering stage wavelet transform high statistical methods
smooth
- 包含各种噪声模型，均值和中值过滤、灰度形态学、小波变换、高斯滤波、统计方法滤波。-Includes a variety of noise models, the mean and median filtering, grayscale morphology, wavelet transform, Gaussian filtering, statistical filtering.
Background
- 背景差分方法实现规定路面的车流量统计。-Background subtraction method, the provisions of road traffic statistics.
Digitalcommunication-
- 本文首先介绍了已有的调制识别方法：判决理论识别方法和统计模式识别方法[9]，然后详细介绍了基于小波变换调制识别过程，最后分析了数字信号调制识别技术的发展前景。-This paper first introduced the existing modulation identification method: Decision theory identification method and statistics pattern recognition method, Then detailed
Wavelet-image-recognition-
- 小波在图像识别中的应用 采用图像小波变换后的统计特征对图像进行匹配识别-Wavelet image recognition
DWT2D
- 对图像进行二维离散小波变换, 变换级数大于等于3级,然后进行阈值化处理(阈值约为10左右),再统计系数中0的个数（百分比表示）并进行重构, 最后计算重构图像的峰值信噪比(PSNR). -Two-dimensional discrete wavelet transform image transformed series is greater than or equal to 3, and then processing thresholding (threshold of about 10 or
Gabor
- Gabor 统计量图像特征提取，8个尺度8个方向，一共64幅子图，256个特征输出-Gabor statistic image feature extraction, 8 scale 8 directions, a total of 64 sub plots, 256 feature output
cyclostationary_toolbox
- 循环平稳信号是一类特殊的非平稳信号，其统计特征具有随时间呈周期变化的特点。旋转机械由于周期运行方式其振动信号具有循环平稳特性，因此利用循环平稳分析方法能够提取出在平稳假设下所不能得到的隐藏故障特征信息，为有效地分离和识别旋转机械早期微弱故障特征提供可能。(The cyclostationary signal is a special type of non-stationary signal whose statistical characteristics have a periodic va