本项目主要研究Contourlet的理论模型并构造快速算法。Contourlet提供了图像的一种灵活的多尺度的、局部性、方向性的扩展。Contourlet变换可以满足曲线的各向异性尺度关系,并且提供一种快速的,结构化的象Curvelet一样的分解采样信号的方法。它提供了一种图像的二维分段光滑信号的稀疏表示。在高维滤波器组和连续空间结构之间的联系是准确定义在一种新的方向性多分辨分析上的,并能有效地捕
{{i.achievement_title}}
数据更新时间:2023-05-31
基于铁路客流分配的旅客列车开行方案调整方法
Wearable Electrocardiogram Quality Assessment Using Wavelet Scattering and LSTM
基于LS-SVM香梨可溶性糖的近红外光谱快速检测
基于多色集合理论的医院异常工作流处理建模
基于文献计量学和社会网络分析的国内高血压病中医学术团队研究
以边缘检测为驱动的多Contourlet包域多传感器图像自适应融合
基于Contourlet变换和混沌粒子群的红外小目标检测方法
基于Contourlet域隐马尔可夫模型的SAR图像滤波与融合研究
基于DLPCNN的平稳Contourlet域脑部多模医学图像融合算法研究