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提出一种新的基于多分辨率奇异值分解( MSVD)图像融合算法。算法对源图像进行MSVD处理,使其分解为互不相关的平滑和细节分量,并对平滑分量进行多层次的分解与处理。类似于小波变换,多分辨率奇异值分解的基本思想是在平滑分量的每一层上用奇异值分解( SVD)来取代滤波,最终利用融合规则对图像进行MSVD融合。利用5种评价算子来评价算法,得到的融合效果很好。与基于小波分解的算法相比,算法计算简单、实时性突出,对复杂、高像素图像处理更简单方便。 相似文献
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一种基于多尺度表示的二值图像细化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
在给出二值图像多尺度表示方法的基础之上,提出一种基于多尺度表示的细化算法。与目前已有的算法相比较,它的计算量小、抗噪性能好、便于硬件实现。实验结果表明,该算法很好地克服了传统细化算法的不足,为处理受强噪声污染的二值图像提供了一个新的思路。 相似文献
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提出了两种置乱变换,即准逆序置乱和准抖动置乱;针对数字图像的灰度空间,讨论了两种变换的置乱效果。实验结果表明:在图像信息隐蔽存储与传输中,这类图像变换具有重大的应用价值。 相似文献
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