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paper1
- Gabor小波变换技术对医学CT图像进行纹理特征分类时，由于图像拍摄角度的变化会造成分类的误差。针对以上问题，在Gabor小波变换的基础上提出一种用于分析旋转不变医学图像的方法。该方法采用旋转规范化，即特征元素的循环移位使规范化后所有的图像都具有相同的主方向。实验结果表明，加入旋转规范化循环算子的Gabor小波变换在医学CT图像纹理特征分类时能够达到较好的精确度。-Gabor wavelet transform lacks in its ability to classify the medic
feature-exacte
- 本文提出了一种基于特征融合的纹理图像分类方法，它结合了纹理图像的特 点和框架小波变换方法，处理过程中充分考虑了图像各尺度间的依存关系以及不 同频带中所包含的图像纹理信息，利用支撑矢量机作为分类器，对标准纹理库中 的图像进行了仿真实验。 -This paper presents a texture feature fusion based image classification method, which combines the special texture Point
61IC_H4231
- PAV (H265) 是 音视频 压缩解压 协议，非常不同于H264/MPEG4，ZPAV (H265) 的基本算法 是 小波，多级树集合群，广义小波，数学形态小波，...... ZPAV (H265) 基本算法 ： 1，图象与声音分解与合成 ：小波 ； 2，图象与声音前处理 ：小波子带零交叉降噪，目标纹理处理，语音处理 ； 3，速率控制 ：小波子带熵速率控制 ； 4，量化与反量化 ：小波子带熵量化与反量化 ； 5，低频分量和高频分量的降维 ：小波子带邻域交
Adaptive_Algae_Image_Segmentation
- 基于形态学与不完全树形小波分解的藻类图像纹理特征提取算法-Incomplete tree wavelet decomposition of algae based on morphological image texture feature extraction algorithm
match
- 本项目主要工作是对提供图片与库中图片进行颜色和纹理两方面的匹配。其中，颜色匹配直接用基于颜色RGB的直方图匹配，纹理匹配则是通过小波变换转换成频域值，然后用Canny算子计算总和，最后得到图片的纹理图进行匹配-The main work of this project is to match the colors and textures to provide pictures and picture in the library. Among them, the direct use of c
Iris-feature-extraction-algorithm
- 基于二维小波变换和方向向量，提出一种新的虹膜特征提取方法。该方法的基本思想是考虑虹膜纹理的 灰度变化，对于多层小波分解后的低频分量，分别求其在4个方向上的方向向量，最后形成虹膜码。测试结果表明，该方法能 有效地提高虹膜的识别率，且算法简单、快速。 -The basic principle of the method is as follows.In view of iris textural intensity variation,for the low- frequency c
wave
- 基于非下采样小波变换的纹理图像特征提取程序-The sampling based on the wavelet transform of texture image feature extraction
FiberWavelets
- 本系统的功能实现了纤维纹理识别和特征提取，将提取的纤维纹理进行了3次的小波变换。-The realization of the function of the system for fiber texture identification and feature extraction, will extract fiber texture for 3 times of wavelet transform.
wavelet--woven-fabric
- 采用小波提取布料图像的纹理，提取出经纬纱的纹理，效果还好。演示用吧-using wavelet to extract Woven Fabrics feature, it alse can automatic analysis techniques to identify the fabric density
Inpainting--on-Wavelet-
- 图像修复是图像处理的一个重要问题。这是一个困难的问题，同时填写在地区缺少图像信息的纹理和结构。以损坏的图像inpaint失踪的结构和纹理信息，基于小波分解的图像修补算法提出。首先损坏的图像分解成子图像和纹理结构，利用小波子图像转变。然后，地区结构中缺少的信息的子图像重建曲率驱动扩散（CDD），算法，而在同一区域的纹理子图像填写基于改进的纹理合成的典范 最后，恢复的图像，通过重组，结构和纹理恢复的结果。大量的实验表明，该算法可以快速，高效地恢复在同一时间的结构和纹理信息，视觉效果和峰值信噪比比（P
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- 提出了一种基于人类视觉系统和模糊隶属度函数的小波卫星图像融合新算法,利用小波域的人类视觉系 统经验模型,刻画图像的边缘、纹理及高亮区域, 采用模糊隶属度函数自适应地计算权系数, 在小波域上通过加权 平均实现了图像融合。-Proposed a new algorithm based on human visual system and the fuzzy membership function of the wavelet satellite image fusion using wave
ImageWavelet
- 在vc环境下进行图像处理，包括小波变换，傅立叶变换以及纹理特征提取。-Vc environment for image processing, wavelet transform, the Fourier transform and texture feature extraction.
wavelet-texture
- 基于小波的纹理特征提取代码，matlab环境，用于图像纹理特征提取-text feature selection using wavelet
Novel-approach-for-texture
- 为提高基于内容的图像检索系统中纹理特征提取的有效性,提出了又一种纹理图像检索方法。该方法 利用非下采样 Contourlet变换对图像进行分解, 提取不同子带和不同方向变换系数矩阵的均值和方差为特征向量, 作 为数据库中纹理图像的索引,并利用两种不同的相似度函数计算图像之间的相似度,建立了一套基于示例查询图像 的纹理图像检索系统。实验结果表明,与小波包等特征提取方法相比, 该方法不仅能降低特征向量维数,而且能取得 更高的检索准确率和检索速度。-To i ncrease t he
Texture-Segmen-ta-t-ion-withWavelet
- 为了提高纹理图象分割的边缘准确性和区域一致性以及降低分割错误率, 提出了一种基于小波变换的利 用特征加权来进行纹理分割的方法. 该方法包括特征提取、预分割和后分割 3 个阶段, 其中, 特征提取在金字塔结 构小波变换的基础上进行 预分割利用均值聚类算法来对原始图象进行初步的分割 后分割则根据预分割的结果 对特征进行加权, 然后利用最小距离分类器来实现图象的最后分割. 与传统的方法相比, 该方法在分割错误率、边 缘准确性以及区域一致性等方面均有明显的改善-To imp rove t
GGabborwavorfa
- Gabor小波提取图像纹理理特征，matlab语言开发。 -Gabor wavelet extraction image texture management features of the Matlab language development.
Image-retrieval
- 采用小波变换，利用小波系数，作为图像纹理特征的检索。并采用欧式距离，将最相似的图像，按序排列下来-The wavelet transform using the wavelet coefficients as the retrieval of image texture features. And Euclidean distance, the most similar images in descending order down
54343desadf
- 传统图像去噪方法对图像的细节破坏比较严重，利用小波可以将纹理细节和噪声在高频部分以不同特性加以区分，从而在保存图像纹理细节的同时去除噪声。-The traditional image denoising method is more serious damage on the details of the image using wavelet texture detail and noise in the high frequency part of the different charact
Facial-Feature-Tarcking
- 研究优化人脸特征提取问题，针对长期以来在不贴标记点的情况下用传统的光流、Snake、可变模板等方法对纹理特征变化大的特征点不能有效跟踪，并且解决单独采用Gabor 小波系统开销大等问题，为了在人脸图像中提取准确信息，提出了人脸特征点的跟踪方法，分组采用改进的光流法和弹性图匹配的方法进行特征点跟踪。对眼睛、眉毛、上下眼皮等14 个表 情变化不大的特征点使用光流法进行跟踪，最后对变化大的嘴部8 个特征点运用Gabor 小波的弹性图匹配方法进行仿真。-Gabor wavelet research
Twenliie
- 基于纹理的图像分割的Matlab源代代码,应用小波和K均值聚类-matlab -Texture-based image segmentation Matlab source generation of code, the application of wavelet and K-means clustering-matlab