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- 一种基于方向信息的鲁棒型Hausdorff距离匹配方法。该方法采用方向信息提取图 像边缘,通过计算边缘匹配率( edge matching rate, EMR)获得候选匹配区域,然后采用修正后的Hausdorff距离构造 相似性测度。实验结果表明,该方法加快了匹配过程,提高了抗噪性能,并能够准确匹配含有遮挡和伪边缘点的图 像,从而解决了基于传统Hausdorff距离匹配方法因噪声点、伪边缘点和出格点而造成的误匹配问题。-Based on the direction of inform
SAR
- SAR图像斑点噪声抑制方法与应用研究，里面给出里处理Sar 影像的算法-SAR image speckle noise reduction methods and applied research, which is given to deal with Sar Imaging Algorithm
Multi-wavelettransformtoimagenoise
- 多小波变换图像的去噪声,EI论文,很不错的.-Multi-wavelet transform to image noise, EI papers, very good.
自适应加权中值滤波算法
- 提出了一种基于相似度函数的自适应加权中值滤波算法。该方法首先通过噪声检测确定图像中的噪声点,然后 根据窗口内噪声点的个数自适应地调整滤波窗口的尺寸,并根据相似度大小,巧妙地将滤波窗口内各个像素点自适应分 组并赋予相应的权重,最后对检测出的噪声点进行加权中值滤波。计算机模拟实验结果表明:该算法既能有效地滤除噪 声,又能较好地保护图像细节,比标准中值滤波具有更优良的滤波性能。-A similarity function based on adaptive weighted medi
anl_081232f
- 为了减小传统的反锐化掩模算法对噪声的敏感性，提出了一种新的反锐化掩模图像 增强算法，该算法在图像的平坦区域进行去噪处理，并依据人眼视觉特性对图像的不同细节 区域做不同程度的增强。通过几种算法的实验结果比较，表明本算法不仅增强效果较好，且 抑制了噪声的增强。-In order to reduce the traditional unsharp masking algorithm sensitivity to noise, a new Unsharp Masking image enha
MemoirematchingHausdorff
- In this study, approaches of image enhancement, edge extraction, and line-based image matching for remote sensing images are proposed. The image enhancement includes noise reduction and contrast enhancement. We apply wavelet shrinkage technique
ImageProcessing-CircleDetection-RenatoSalas_final
- The present report outlines the design, implementation and performance of the application of Hough Transform (HT) to detect circles in arbitrary pictures. Detecting circles in arbitrary pictures involves a two step process in this project. First,
matlabDIP
- DIP programs related to various function . image segmentation,filter on salt & pepper noise on flowers.tif,program to show the bit plane slicing.program to introduce gaussian noise in the image and to restore the image by removing the noise using
vvvvv
- 图像在获取、传愉和存储过程中, 由于受多种原因如模糊、失真、噪声等的影响, 会造成图像质的下降。维纳滤波是一 种常见的图像复原方法, 该方法的思想是使复原的图像与原图像的均方误差最小原则来复原图像。但是该法其有一定的限 制性, 本文在分析维纳滤波复原图像的基础上, 针对维纳滤波复原过程中产生的振铃效应, 提出了基于维纳滤波图像复原的 改进算法。该葬法通过分析图像的边界条件, 来用对图像边界进行处理的方法, 将图像在边界处对称化。实脸结果表明, 该 方法有效地降低了维纳滤波图像复原
ussrcepc_proposal
- Ultrasound Speckle Reduction Using Coded Excitation and Pulse Compression Ultrasound images are riddled with system dependent imperfections called speckle (multiplicative noise). In ultrasonic imaging, detection of small lesions could be difficu
Image-Noise-Cancellation
- 消除影像雜訊，用模糊影像的方式，消除影像上面的雜訊，使使用者能較清楚辨識-Image Noise Cancellation
Active-contour-3-d-image
- 对具高噪声和低对比度三维图像的识别和分割算法进行了研究。基于活动轮廓模型,用Gabor变换提取图像的纹理特征,根据统计学信息假设,通过偏微分方程水平集和窄带方法求解,获得较基本活动轮廓的算法分割更光滑精确的物体轮廓-To a high noise and low contrast 3 d image recognition and segmentation algorithm was studied. Based on the active contour model, with Gabor t
image-processing
- 基于matlab的数字图像处理的研究，对图像进行加噪，去噪！-Plus matlab digital image processing, image noise, denoising
Image-reconstruction_CS
- 合稀疏贝叶斯学习(SBL)和可压缩传感理论(CS)，给出一种在噪声测量条件下重建可压缩图像的方法。该方法将cS理论中图像重建过程看作一个线性回归问题，而待重建的图像是该回归模型巾的未知权值参数；利用sBL方法对权值赋予确定的先验条件概率分布用以限制模型的复杂度，并引入超参数- Hop sparse Bayesian learning ( SBL ) and compressible sensing theory ( CS ) , give a compressible image recon
digital-image-watermark
- 本文通过VC技术实现了数字图像水印LSB算法 ，嵌入与提取密钥是对称密钥算法中的序列密码算法。通过设计可以方便地在宿主图像中嵌人大量数字信息 ，在嵌入水 印容量上能实现较高容量和在最低位嵌入时有较好的不可见性。LSB算法的优点是其算法简单，计算速度比较快。但是对图像的各种操作如压缩、剪切等 ，都会使算法的可靠性受到影响，也有可能通过噪声增加或有损 压缩而消除水印，即鲁棒性较差 。 -In this paper, VC technology LSB algorithm of digital im
noise
- 图像去噪理论基础图像视频去噪的最终目的是改善给定的图像，解决实际图像由于噪声干扰而导致图像质量下降的问题。通过去噪技术可以有效地提高图像质量，增大信噪比，更好的体现原来图像所携带的信息，作为一种重要的预处理手段，人们对图像去噪算法进行了广泛的研究。在现有的去噪算法中，有的去噪算法在低维信号图像处理中取得较好的效果，却不适用于高维信号图像处理；或者去噪效果较好，却丢失部分图像边缘信息，或者致力于研究检测图像边缘信息，保留图像细节。-Image denoising theory based imag
SPL_2012_noise
- This a demo program for the paper J. Tian and L. Chen, "Image noise estimation using a variation-adaptive evolutionary approach," IEEE Signal Processing Letters, Vol. 19, No. 7, Jul. 2012, pp. 395-398.- This is a demo program for the paper
image-matching-
- 针对 １２８ 维 ＳＩＦＴ 特 征向量，采用距离匹配和余弦相似度匹配相结合的测度方法，利用特征点方向一致性进一步降低误匹配率 ． 实验结 果表明：改进算法对图像的缩放、旋转、光照、噪声和小尺度的视角变换均有较好的匹配效果 ． 与原算法相比，在保 证匹配点数和匹配时间的基础上，改进算法对旋转、缩放、噪声模糊和光照变换的误匹配率平均降低 １０％～２０％ ， 对于小尺度的视角变换，误匹配率平均降低 ５％． -For 128-dimensi
Digital-Image-Process
- 數位影像處理作業 noise filter -Digital Image Process Noise filter
image-denoising-techniquesy
- a research based study on various image noise filters and denoise techniques