分形理论
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MATLAB实现基于小波变换与分形理论的图像去噪对比研究
该项目利用MATLAB平台，开发了基于小波变换阈值去噪和分形理论图像去噪两种方法。系统实现了对含噪图像的处理，并通过PSNR和SSIM指标进行定量评估，辅以视觉效果对比分析。 -
MATLAB实现基于提升小波与分形理论的异构多源图像融合系统
本MATLAB系统创新性地结合提升小波变换与分形理论，实现对红外与可见光等异构图像的智能融合。通过多尺度分解和分形特征自适应选择，有效保留高频细节与边缘信息，提升融合图像质量。 -
MATLAB图像去噪分析系统：小波变换与分形理论对比研究
本MATLAB项目实现了基于小波阈值去噪和分形维数滤波的图像去噪方法，可输出去噪图像与信噪比（SNR），通过定量与定性分析对比两者在细节保留和噪声抑制方面的性能差异。 -
基于提升小波与分形理论的多源图像融合系统
本项目通过集成提升小波变换（LWT）与分形理论，实现了一种能够高效提取并融合多源图像细节特征的处理系统。系统核心功能首先是利用提升方案对源图像（如红外与可见光图像、不同焦距的摄影图像）进行多层级的小波分解，将图像信号划分为蕴含背景轮廓的低频系数和蕴含纹理边缘的高频系数。相比于传统卷积小波，提升小波具有运算量小、原位计算及完全重构的特性，显著提升了处理效率。 在融合策略层面，系统对低频分量采用基于区域能量匹配的融合准则，确保融合后的图像具有良好的亮度和对比度。对于反映图像细节的高频分量，系统引入分形理论作为
