【摘 要】
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图像分频技术是采用多尺度频谱分离方法实现对图像的特征分类,提高图像的识别和特征提取能力.传统的图像分频方法采用多窗谱估计方法,对具有复杂轮廓特征的模糊图像分频识别
【机 构】
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苏州农业职业技术学院信息与机电工程系,苏州大学计算机科学与技术学院,德克萨斯大学达拉斯分校计算机学院
【基金项目】
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江苏省中青年骨干教师境外研修项目和苏州农业职业技术学院青年教师科研能力提升项目（PPN201305）资助.
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图像分频技术是采用多尺度频谱分离方法实现对图像的特征分类,提高图像的识别和特征提取能力.传统的图像分频方法采用多窗谱估计方法,对具有复杂轮廓特征的模糊图像分频识别效果不好.提出一种基于最大灰度值轮廓点标记的模糊图像分频方法.采用多尺度Retinex算法对图像进行特征分类预处理,对模糊图像的灰度暗原色特征进行分解,基于最大灰度轮廓点标记实现对图像的分频算法改进.仿真结果表明,采用该方法进行图像分频处理后,能有效实现对模糊图像的降噪和增强,图像峰值信噪比提高了12.45dB,均方误差MSE降低了0.34,提高
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