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小波变换是一种快速发展和比较流行的信号分析方法, 其在图像处理中有非常重要的应用, 包括图像压缩, 图像去噪, 图像融合, 图像分解, 图像增强等。小波分析是傅立叶分析思想方法的发展与延拓。除了连续小波
(CWT)、离散小波(DWT), 还有小波包avelet Packet)和多维小波。本文主要介绍小波变换的发展及其在图像处理、的应用-Wavelet transform is a fast-growing and more popular method of signal analysis,
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介绍了几种图像融合的最简单的方法代码，如空域内直接融合、傅立叶变换融合、小波变换融合。-Introduces some of the most simple image fusion method code, such as airspace direct integration, integration of Fourier transform, wavelet transform fusion.
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Matlab下，读取raw文件，实现多波段图像融合，高光谱与高分辨率图像融合，包括直接融合，傅里叶变换后融合，小波变换后融合及HIS变换后融合。-On Matlab,how to read and
show raw files, achieve more band mergering,spectrum image and high resolution image fusiing,including direct fusion,Fourier transform fusion, wavele
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用于实现基于压缩感知在傅里叶系数域上的图像融合-For image fusion based on compressed sensing in the domain of Fourier coefficients
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针对多光谱遥感图像进行图像融合，并具体傅里叶正反变换-For multi-spectral remote sensing image fusion and specific Fourier transform pros
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C#编写，实现基本图像处理功能，包括计算均值、方差、协方差、相关系数、熵等，以及IHS变换、逆变换、直方图均衡、IHS融合、Brovey融合、Fourier变换、逆变换、各种植被指数计算等-Written in C#, basic image processing functions, including the calculation of the mean, variance, covariance, correlation coefficient, entropy, and IHS tra
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用matlab进行多聚焦图像融合，包括图像直接融合，傅里叶变换融合，和小波融合的源代码- multi-focus image fusion by matlab, including direct images fusion, Fourier transform integration, and wavelet fusion
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利用matlab进行小波分解，然后重构得到融合影像，并进行傅里叶分类-The use of matlab wavelet decomposition, and then reconstruct fused image and Fourier classification
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小波变换在数字图像处理中的应用是小波变换典型的应用之一。由信号分析中傅里叶变换的不足引出小波变换, 然后简单介绍了小波变换的定义和种类, 分析了小波变换的性质和Mallat 算法, 总结了小波变换在数字图像处理中的四种应用:基于小波变换的图像压缩、图像去噪、图像增强和图像融合, 分析了四种应用的过程及特点, 同时进行了相应的Matlab试验与仿真。试验结果表明, 小波变换在数字图像处理中的应用切实可行、简单方便、效果好、有很强的实用价值, 有较好的应用前景。-The applicatio n o
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基于叶片数字图像的植物识别是自动植物分类研究的热点。但是随着植物种类的增加，传统的分类方法由 于提取的特征比较单一或者分类器结构过于简单，导致叶片识别率较低。为此，本文提出使用纹理特征结合形状 特征进行识别，并且使用深度信念网络构架作为分类器。纹理特征通过局部二值模式、Gabor 滤波和灰度共生矩阵 方法得到。而形状特征向量由 Hu 氏不变量和傅里叶描述子组成。为了避免过拟合现象，使用“dropout”方法训练 深度信念网络。这种基于多特征融合的深度信念网络的植物识别方法-Plant based
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