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Curvelet變換用于人臉特征提取與識別
人臉檢測是一個非常復(fù)雜的模式，人臉面部特征提取及識別成為當(dāng)前計算機圖像處理相關(guān)學(xué)科的一個極具挑戰(zhàn)的課題。而基于Carvelet變換的人臉特征提取及識別的意義在于Curvelet繼承了小波分析
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基于鄰域匹配度和能量的curvelet變換融合
摘要：提出一種基于鄰域匹配度和能量加權(quán)平均的多源遙感圖像曲波變換融合方法。對低分辨率的多光譜圖像和高分辨率的全色圖像作曲波變換，融合圖像的曲渡系數(shù)中的低頻分量取自多光譜圖像的低頻分量。求兩幅圖像高頻系
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基于鄰域匹配度和能量的curvelet變換融合
摘要：提出一種基于鄰域匹配度和能量加權(quán)平均的多源遙感圖像曲波變換融合方法。對低分辨率的多光譜圖像和高分辨率的全色圖像作曲波變換，融合圖像的曲渡系數(shù)中的低頻分量取自多光譜圖像的低頻分量。求兩幅圖像高頻系
