摘要:提出了一种基于非下采样contourlet变换(NSCT)的多分辨率图像融合方法,通过非下采样金字塔(NSP)和非下采样方向滤波器组(NSDFB)实现对图像的多尺度多方向分解。Animagefusionmethodbasedonnonsubsampledcontourlet...
下采样(under-sampling)什么是下采样？当原始数据的分类极不均衡时，如下图我们要想用这样的数据去建模显然是存在问题的。尤其是在我们更关心少数类的问题的时候数据分类不均衡会更加的突出，例如，信用卡诈、病例分析等。在这样的数据分布的情况下，运用机器学习算法的预测模型可能会...
本文是《sphericalCNNs论文解读》的第三部分，对作者T.S.Cohen的ICLR2018论文SphericalCNNs进行解读。下面拟分成三部分进行展开：文章的出发点及要解决的问题、文章的具体思路、实验部分、文章的贡献总结。
减少网络内的降采样是一个折中的措施，这样，filter可以获得更好的信息，但缺点就是有更小的感受野，并需要更多的时间进行计算。shiftandstitch也是一种折中，在不见底滤波器感受野带线啊哦的情况下进行更密集的输出，但是缺点是禁止filters以比…
我是google上截个图，再用isee美化一下，改成素描模式。.然后把不清晰的字迹重新加上去.boter.ARCGIS软件比较专业，比较好用。.郭继波.楼上的软件也行要是不行就去地图上截图下用PS或者之流的软件美化下吧.xxg05504118.引用回帖:3楼:Originallypostedbyboterat...
论文标题：Richfeaturehierarchiesforaccurateobjectdetectionandsemanticsegmentation标题翻译：丰富的特征层次结构
基于非下采样Contourlet变换的遥感图像融合算法研究.小波变换在一维数据处理方向比较受关注,因为其能很好的反映零维奇异点,在用线和面表示图像结构方面,小波变换不能很好的采集到图像的边缘纹理特征,多尺度集合分析的出现很好的弥补了小波的不足,Contourlet...
CVPR2018|Poster论文：处理多种退化类型的卷积超分辨率。然而现有基于CNN的SISR方法主要假设低分辨率（LR）图像由高分辨率（HR）图像经过双三次(bicubic)降采样得到，因此当真实图像的退化过程不遵循该假设时，其超分辨结果会非常...
非下采样Contourlet变换(NSCT)是平移不变的多级定向图像表示方法,不仅克服了小波变换非一维奇异性最优基的缺点,而且其平移不变性使边缘保持能力优于Contourlet;由于APDCT(全相位DCT变换)在子带分解中表现出优异的性能,所以提出了基于全相位分级的NSCT变换...
针对图滤波器组中难以准确定义一般图信号下采样运算的问题，提出了非下采样图滤波器组的设计方法。首先，采用样条滤波器作为分析滤波器组。然后，通过两种不同的方法设计综合滤波器组，其中，算法一利用顶点域的完全重构条件，构造出综合滤波器组；算法二从子带滤波器的频谱特性考虑...
针对现有大多融合算法没有考虑图像固有特性的问题,本论文对图像传感器的成像机理、源图像的成像特性等先验信息进行了综合分析,围绕冗余小波变换及无下采样Contourlet变换等多...
系数阈值是流行的去噪方法,其中阈值方式与大小的选择是一个重要的技术问题.依据非下采样Contourlet分解系数尺度内与尺度间的相关性,考虑到相同尺度内不同方向上系数分布的聚...
com,高分送上!不是论文,就是英文资料就行,关于图像处理的,谁有啊?高分求救啊！！！
(渤海大学信息科学与技术学院,辽宁锦州121013)摘要:针对传统小波域马尔可夫随机场图像分割算法的纹理图像分割能力的不足,提出一种将非...
基于非下采样Contourlet变换的人脸识别技术研究--优秀毕业论文研究,人脸识别,识别技术,鉴别技术,人脸,人脸变换文档格式:.pdf文档页数:84页文档大小:2.92M...
论文图表:白静,韩雪云,周华吉.基于非下采样Directionlet变换的图像边缘检测[EB/OL].北京:中国科技论文在线[2014-01-21].paper.edu/releasep...
正文一种基于非下采样Contourlet变换的去噪算法摘要:文章提出了一种新的去噪算法,算法是基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的自适应阈值。首先需要对含噪图像...
基于非下采样Contourlet变换(NSCT)良好的多尺度、多方向和平移不变性等优点,提出了一种基于NSCT的视网膜图像分割方法.该方法首先通过分析NSCT变换对血管的系数...
本文提出基于非下采样Contourlet变换和核Fisher鉴别分析(KFDA)的人脸识别方法,研究非下采样Contourlet变换与KFDA特征抽取和分类相结合的识别率;研究Contourlet变换和非下采样...
表5显示了SSD、FasterR-CNN[2]和YOLO[5]之间的比较。FasterR-CNN对regionproposal使用额外的预测层,并且需要特征下采样。相比之下,我们的SSD500方法在速度和精度上优于FasterR-...