为提高图像识别在分类时的质量，必须在图像的预处理阶段对噪声进行滤除，对图像中的目标对象加以增强。从研究图像增强的空域法人手，利用多尺度Retinex灰度图像增强算法完成图像的增强。做到改善图像颜色恒常性，压缩图像动态范围，提高对比度，有效显示淹没在阴影、光照等区域中的细节。在仿真实验中，对图像进行高斯滤波，确定了高斯滤波系数。仿真结果证明该方法可行，在完成图像增强的同时，对噪声有较好的抑制作用。

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基于多尺度边缘检测技术的煤系灰岩裂缝分布预测.pdf

基于三次B样条函数多尺度边缘检测，用三次B样条进行多尺度的平滑，三次分解和重构图像，效果优于其他边缘检测算法，亲测可用

为了解决基于深度学习的高光谱图像分类方法对于小样本数据分类精度低的问题,提出了一种基于多尺度残差网络的分类模型。该模型通过在残差模块中加入分支结构,分别构造了基于光谱特征和空间特征的提取模块,实现了空间特征和光谱特征的多尺度提取融合,充分利用了高光谱图像中丰富的空谱信息。此外,所提模型使用了动态学习率、批归一化以及Dropout等来提高计算效率和防止过拟合。实验结果表明,该模型在Indian Pines和Pavia University数据集上分别取得了99.07%和99.96%的总体分类精度,与支持向量机和现有的深度学习方法相比,所提模型有效地提高了针对小样本高光谱图像的分类性能。

基于多尺度局部同质测度的红外小目标检测方法

对传统的RETINEX的一种改进的算法及其应用。

图像盲去运动模糊一直是计算机视觉领域的一个经典问题，它的目的是在模糊核未知的情况下恢复清晰图像。考虑到更大的感受野以及多尺度信息对恢复清晰图像中的全局信息以及局部细节信息具有重要作用，因此提出的方法对DeblurGAN方法进行改进，提出一种基于条件生成对抗网络的GR-DeblurGAN（granular residual DeblurGAN）的单图像盲去运动模糊方法，采用细粒度残差模块（granular residual block）作为骨干网络，以此在不增加参数量的情况下，扩大感受野，获得多尺度信息。最后在两个广泛使用的数据集：GoPro数据集以及Kohler数据集上进行算法性能评估，并与代表性算法进行对比。从实验结果可以看出，提出的方法改进效果明显，并且在计算开销上面优于其他算法。

1 源码为python语言编写。 2 兼容地理加权回归和多尺度地理加权回归。 3 软件及源码由马里兰大学地理科学院提供。

基于分水岭算法的高分辨率遥感图像多尺度分割，戈乐乐，赵银娣，分水岭变换是一种常用有效的图像分割方法。针对分水岭的过分割问题，对分水岭分割后的图像，利用多尺度合并差异性度量准则，对过