

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶(hù)提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、眾所周知,Wavelet分析能夠?qū)哂悬c(diǎn)奇異性信號(hào)進(jìn)行有效的描述,但對(duì)于高維空間中沿各種曲線(xiàn)、曲面和超曲面分布的奇異性信號(hào)來(lái)講,Wavelet分析就失去了它的分析優(yōu)勢(shì).而稀疏信號(hào)表示理論是近幾年發(fā)展起來(lái)的一類(lèi)新的多尺度分析方法,它們對(duì)高維空間中具有直線(xiàn)或曲線(xiàn)奇異性信號(hào)具有良好的檢測(cè)性能,可以用稀疏的系數(shù)來(lái)表示原信號(hào).從而拓寬了Wavelet分析的應(yīng)用范圍,被廣泛地應(yīng)用于圖像處理的許多領(lǐng)域,包括圖像壓縮、圖像增強(qiáng)、圖像去噪等方面.本文首先
2、在系統(tǒng)研究稀疏信號(hào)表示理論的基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)了其中的Ridgelet和Curvelet兩種基本變換算法.然后,分析了Ridgelet變換和Curvelet變換在圖像處理中的應(yīng)用.基于圖像增強(qiáng)是圖像處理的主要研究?jī)?nèi)容之一,我們以此為例探討了稀疏信號(hào)表示的實(shí)際應(yīng)用.針對(duì)兩類(lèi)不同的圖像增強(qiáng)問(wèn)題,深入研究了基于稀疏信號(hào)表示的增強(qiáng)方法,并進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證.其一,針對(duì)紅外圖像中弱小目標(biāo)檢測(cè)的問(wèn)題,對(duì)包含弱小目標(biāo)的紅外圖像進(jìn)行了背景雜波抑制,實(shí)現(xiàn)了弱小
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶(hù)所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶(hù)上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶(hù)上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶(hù)因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 圖像稀疏表示理論及其應(yīng)用研究.pdf
- 信號(hào)稀疏表示理論及應(yīng)用研究.pdf
- 圖像處理中的稀疏表示理論及應(yīng)用研究.pdf
- 稀疏表示及其在信號(hào)修復(fù)中的應(yīng)用.pdf
- 群組稀疏表示理論及其圖像復(fù)原算法研究.pdf
- 稀疏表示理論的研究及其在圖像去噪中的應(yīng)用.pdf
- 信息稀疏表示算法及其在圖像恢復(fù)中應(yīng)用的研究.pdf
- 音頻信號(hào)的稀疏表示及其在帶寬擴(kuò)展中的應(yīng)用.pdf
- Retinex理論及其在壓縮域圖像增強(qiáng)中的應(yīng)用研究.pdf
- 基于小波變換的信號(hào)稀疏表示及其在圖像去噪中的應(yīng)用.pdf
- 協(xié)稀疏表示模型在圖像復(fù)原中的應(yīng)用.pdf
- 基于稀疏表示的Criminisi圖像修復(fù)及其在缺陷檢測(cè)中的應(yīng)用.pdf
- 色彩恒常性理論及其在圖像增強(qiáng)中應(yīng)用研究.pdf
- 圖像稀疏表示模型及其在圖像處理反問(wèn)題中的應(yīng)用.pdf
- 非負(fù)稀疏信號(hào)分析理論及在文本聚類(lèi)中的應(yīng)用.pdf
- 框架理論及其在信號(hào)處理中的應(yīng)用.pdf
- 信號(hào)稀疏表示及其應(yīng)用研究.pdf
- 混沌理論及其在圖像加密中的應(yīng)用.pdf
- 基于Bandelets的圖像稀疏表示及其應(yīng)用.pdf
- 軟計(jì)算理論及其在信號(hào)處理中的應(yīng)用.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論