【摘 要】
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针对传统基于小波变化的图像信息增强问题,提出了一种结合小波分解和异步重构的图像信息增强算法。其中的异步重构方法并不采用通常的顺序,而是采用排序编码来执行。通过模拟人脑处理视觉信息的方式,该方法试图通过使用较少的频率通道来实现图像重构。首先,信号首先通过高斯差分滤波实现空间频率分解。然后选择最重要信息频率分量,每个像素利用最好的尺度进行重构,并且忽略弱响应尺度。实验结果表明:在局部重构的情况下,相比
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针对传统基于小波变化的图像信息增强问题,提出了一种结合小波分解和异步重构的图像信息增强算法。其中的异步重构方法并不采用通常的顺序,而是采用排序编码来执行。通过模拟人脑处理视觉信息的方式,该方法试图通过使用较少的频率通道来实现图像重构。首先,信号首先通过高斯差分滤波实现空间频率分解。然后选择最重要信息频率分量,每个像素利用最好的尺度进行重构,并且忽略弱响应尺度。实验结果表明:在局部重构的情况下,相比传统的标准排序重构算法,提出的算法能够快速的实现图像重建并达到较高的增强效果。
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