来自Stanford的免费小波变换的软件, WAVELAB

基于一种改进的跨层级特征融合的循环全卷积神经网络, 提出了一种结合深度学习的图像显著目标检测算法。通过改进的深度卷积网络模型对输入图像进行特征提取, 利用跨层级联合框架进行特征融合, 生成了高层语义特征的初步显著图; 将初步显著图与图像底层特征融合进行显著性传播以获取结构信息; 利用条件随机场对显著性传播结果进行优化, 得到了最终显著图。利用大型数据集将所提算法与其他多种算法进行了测试对比, 研究结果表明, 在对复杂场景图像的显著目标检测方面, 所提算法稳健性更好, 显著目标检测的完整性提升, 背景得到了更有效的抑制。

图像小波变换去噪matlab代码IAFNNA：各向同性和各向异性过滤范数NESTerov算法 本文使用NESTA实现各向同性和各向异性过滤规范最小化的python过滤规范的实现： 基于NESTA的Matlab代码：如果使用此代码生成论文，请同时引用以下两篇论文： @article{lima2020isotropic, title={Isotropic and anisotropic filtering norm-minimization: A generalization of the TV and TGV minimizations using NESTA}, author={Lima, Jonathan A and da Silva, Felipe B and von Borries, Ricardo and Miosso, Cristiano J and Farias, Myl{`e}ne CQ}, journal={Signal Processing: Image Communication}, pages={115856}, year={2020}, publisher={E

小波变换 WaveletTransform 高通 低通 滤波源码

提出了一种基于小波变换和直方图均衡相结合的图像增强方法，该方法既能增强图像对比度，又能有效抑制噪声，突出图像细节信息。实验分析表明：该方法可以使图像的清晰度得到很大改善。

基于小波变换的语音增强算法，张豪，赵振纲，在现实环境中，语音信号不可避免地会受到外来的各种各样的噪声干扰，这些干扰严重影响了语音通信的质量。我们通过各种语音信号处

根据小波变换具有多分辨率，混沌系统对噪声的强免疫力和对周期微弱信号的敏感性等特性，通过对小波阈值去噪方法和混沌Duffing振子方程的改进，提出小波阈值去噪和混沌系统相结合的微弱周期信号检测新方法。该方法利用小波变换的平滑作用对包含噪声的信号进行有限离散处理，并根据小波分解尺度确定阈值去噪深度，然后把重构的信号作为周期策动力的摄动并入混沌系统，采用混沌振子阵列实现在噪声背景下微弱信号的检测，并采用梅尔尼科夫方法作为混沌判据。该检测方法克服了以往小波分解对尺度确定的盲目性和阈值选择的不合理性以及对混沌临界状

x光安检图像检测数据集（7500多张图像，VOC标签）.zip

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为了使计算机能更好的识别人脸表情，对基于Gabor小波变换的人脸表情识别方法进行了研究。首先对包含表情区域的静态灰度图像进行预处理，包括对确定的人脸表情区域进行尺寸和灰度归一化，然后利用二维Gabor小波变换提取脸部表情特征，使用快速PCA方法对提取的Gabor小波特征初步降维。再在低维的空间中，利用Fisher准则提取那些有利于分类的特征，最后用SVM分类器进行分类。实验结果表明，上述提出的方法比传统的方法识别速度更快，能达到实时性的要求，并且具有很好的鲁棒性，识别率高。