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手掌静脉图像增强算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了解决手掌静脉图像质量局部不均问题,提出一种新的手掌静脉增强算法,将受约束的局部直方图均衡算法(CLAHE)和非下采样的Contourlet变换(NSCT)相结合进行图像增强.对图像进行非下采样Contourlet变换,在近似分量上进行CLAHE处理提高图像对比度,在细节分量上根据各尺度不同方向子带上的能量分布自适应地确定阈值,并利用所提出的非线性增强算法进行细节增强;然后通过Gabor滤波器增强手掌静脉纹路.实验表明,该算法提高了静脉图像对比度,增强了手掌静脉的轮廓细节,并且有效地抑制了噪声. 相似文献
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基于尺度间相关的非下采样Contourlet图像降噪算法 总被引:5,自引:0,他引:5
通过相关性强弱区分噪声与信号系数,并结合阈值方法,提出了一种非下采样Contourlet(NSCT)的尺度间相关的图像去噪新算法.实验表明,上述模型与原有的方法相比,不仅在去噪性能指标而且在边缘保持的主观视觉上都表现出了优异的性能. 相似文献
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近年来,图像融合已经成为计算机视觉领域一向有价值的新技术,论述了NSCT变换理论,先将图像作非下采样拉普拉斯金字塔尺度分解,在各个尺度层对高频子带作非下采样方向分解,然后分别采用基于区域能量和边缘检测的融合规则得到融合图像的非下采样Contourlet低频和高频系数;最后再进行非下采样Contourlet逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法的融合图像多项指标都优于Contourlet变换、NSCT变换。 相似文献
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基于非降采样 Contourlet变换的非线性图像增强新算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了克服传统去图像噪声算法的限制,该文提出一种基于非降采样(Nonsubsampled)Contourlet变换的增强新算法(NNIEM-NSCT)。此新算法通过充分利用方向子带相关性的自适应贝叶斯阈值,既保护了图像边缘细节,又可更好地抑制图像噪声。其次,文中构造的非线性增强匹配函数,通过改变变换域的系数能有效对图像强弱边缘进行不同程度的增强。实验结果证明,该文新算法在图像细节处理上,优于基于NSCT的方法,细节方差( DV) 大约为NSCT的2倍,背景方差(BV)基本保持不变,并且具有更好的视觉效果。 相似文献