结合小波变换和数学形态学的优点,提出了一种基于小波变换和数学形态学的边缘检测算法.基于数学形态学的边缘检测,对现有的检测算子进行改进,构造了一种抗噪型边缘检测算子,并使用不同方向的线型结构元素;基于小波变换的边缘检测能有效地保留图像边缘的细节信息,使提取的边缘完整连续.实验结果表明,本研究提出的算法与几种经典边缘检测算子相比,有效抑制了噪声的影响,提高了检测的精度,对各种不同图像具有很好的鲁棒性.
2022-05-19 14:07:16
896KB
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曲波变换matlab代码SigmaTransform-Matlab
在Matlab
/
Octave中实现Sigma变换。
内容
一般信息
该存储库显示了MATLAB
/
Octave中的“
SigmaTransform”的示例性实现，如论文“由辛同态引起的量子帧和不确定性原理”中所定义。
请注意，该库并非旨在展示最高性能，而是展示了“
Sigma变换”通用接口用于执行众所周知的信号处理变换/算法（如短时傅立叶变换，小波变换，Curvelet变换，
Shearlet变换等，仅在单个参数方面有所不同-“谱微分同构”。
安装
安装了Signal
Processing工具箱的在MATLAB
R2016a上编写和测试的代码应该是自包含的，因此，应克隆存储库或将在此存储库中找到的所有文件复制到本地文件夹，并更改Matlab路径到此文件夹应该足以使用和测试提供的代码。
该代码还应该在经过GNU
Octave
4.4.1测试的GNU
Octave上运行，并安装和加载信号和图像包。
用法
两个例子
Examples_SigmaTransform1D.m
Examples_SigmaTransform2
2022-05-19 13:26:34
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小波变换去噪：小波变换（wavelet transform，WT）是一种新的变换分析方法,能够在时间（空间）频率的局部化分析，通过伸缩平移运算对信号（函数)逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求
2022-05-19 03:16:39
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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
2022-05-18 15:30:58
6.73MB
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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。
2022-05-18 10:14:10
2.47MB
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