基于NSCT域邻域收缩的SAR图像去噪

针对合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）图像受到相干斑噪声的干扰,严重影响了SAR图像的后续处理的问题,提出一种在非下采样轮廓变换（Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT）域将中值滤波和邻域收缩法相结合的SAR图像去噪算法。该算法对原始SAR图像进行NSCT分解,得到低频子带和高频子带图像,对低频子带使用中值滤波处理以去除低频子带中的低频噪声,利用NSCT分解系数之间的相关性,使用邻域收缩法对子带图的系数进行收缩,以消除高频子带中的高频噪声。实验证明,该算法与小波域邻域收缩去噪算法和NSCT硬阈值去噪算法相比,在去噪性能和视觉效果方面均有所提高,在消除噪声同时可以较好地保护纹理细节信息。     

基于循环检测的气动退化图像混合域去噪算法

气动退化图像中存在先验信息未知以及噪声成分复杂不易进行滤波处理的问题,为此,提出一种气动退化图像混合域去噪算法。设计针对高斯噪声、泊松噪声、固定值脉冲噪声和随机值脉冲噪声的混合检测方法,使用改进的滤波方法在空域去除固定值脉冲噪声和随机值脉冲噪声,进行非下采样轮廓波变换多层分解,在变换域使用阈值方法去除高斯噪声和泊松噪声。进行噪声循环检测,设定迭代停止条件控制算法循环从而实现算法自适应。仿真实验结果表明,该算法的噪声检测性能和滤波性能较好,图像细节信息得到正确恢复。同时,算法复杂度较低,实时性较好,可满足气动退化图像去噪处理的需要。     

基于人眼视觉特性的遥感图像融合算法

首先提出基于非下采样Contourlet变换(NSCT,Nonsubsampled Contourlet Transform)的人眼视觉相对对比度灵敏度函数(RCSF,relative contrast sensitivity function)和绝对对比度灵敏度函数(ACSF,absolute contrast sensitivity function)。然后提出了基于人眼视觉对比度灵敏度函数(CSF,contrast sensitivityfunction)的遥感图像融合算法(IFA-CSF,image fusion algorithmof human visual contrast sensitivity function)。IFA-CSF采用NSCT作为多尺度变换工具,对单方向高频子带采用ACSF融合,对多方向高频子带采用RCSF融合,并对8方向高频子带采用先方向分组再融合的方法。实验结果表明,IFA-CSF优于基于传统CSF和基于局部能量的图像融合算法。     

非下采样Contourlet域融合和参数化内核图割的SAR图像无监督水灾变化检测

目的 基于非下采样Contourlet变换（NSCT）融合策略可以有效地抑制背景信息增强变化区域的信息。但是融合后图像具有复杂的统计特征,传统的基于统计特征的变化检测难以实现。基于参数化内核图割的遥感图像分割不受统计特征的限制。为此提出了一种基于NSCT融合和参数化内核图割的SAR图像无监督水灾变化检测新算法。方法 将均值比差异图像和对数比差异图像采用基于NSCT的融合算法进行融合,将融合后的差异图像采用参数化内核图割算法进行前景/背景的分割,得到最终的变化检测结果。结果 融合后的差异图像利用前两种差异图像的互补信息提高了变化检测精度。算法不受统计模型限制,不需要先验知识,适用性强。结论 实验结果表明,本文算法的检测精度优于传统的变化检测方法。     

基于改进的NSCT红外可见光图像融合算法

针对在红外可见光图像融合过程中目标细节信息容易丢失的问题,提出一种使用非下采样轮廓波变换（NSCT）和主成分分析法（PCA）相结合的图像融合算法。首先应用NSCT将源图像分解分别得到低频和高频的子带图像。在低频子带系数中,由于PCA能够突出图像的主要信息,所以选用主成分分析法融合规则。高频子带中,相对来说较高层次系数表达的是源图像中最为细节的信息,可选用绝对最大值法融合规则,而相比之下低层次系数代表了较为粗糙的信息,可选用绝对最大值与区域标准差融合规则。从实验结果可以得出,在红外可见光图像目标信息和细节信息融合效果上该算法优于其他算法,有更好的图像视觉效果。     

基于NSCT变换的红外与可见光图像融合技术研究

提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的红外与可见光图像的融合算法。采用对低频系数取平均,对高频系数中最大分解尺度选择系数最大值,其他尺度系数采用局部方差最大的规则,通过对所得到的融合系数进行逆变换即可得到融合后的图像。实验表明:该算法结合了NSCT的多尺度、多方向和平移不变性的优点,能够更好地提取源图像特征,增强融合图像的空间细节表现能力。融合后的图像具有较好的主观视觉效果,标准差和熵值较传统的融合方法有所提高。     

基于非下采样contourlet变换与脉冲耦合神经网络的图像融合算法

提出一种基于非下采样contourlet变换(NSCT)与脉冲耦合神经网络(PCNN)的图像融合算法.该方法首先利用非下采样eontourlet变换对输入图像进行多尺度分解、多方向稀疏分解,准确捕获图像中的高维奇异信息,然后利用脉冲耦合神经网络的同步激发特性确定融合规则,选取融合系数,提高融合性能.实验结果表明,算法比小波变换、contourlet变换有更好的融合性能.     

基于NSCT和泰勒级数的图像超分辨率重建

结合非下采样Contourlet变换(NSCT)的多尺度、方向特性、各向异性、平移不变性以及泰勒级数高效逼近的优点,提出一种利用泰勒级数插值代替双线性插值的超分辨率图像重建算法.实验结果显示,该算法可以较好地恢复图像的细节信息和纹理特征,有效抵抗高斯噪声的干扰.     

基于Contourlet变换多聚焦图像融合方法

该方法首先提取源图像的亮度分量,采用非下采样Contourlet变换对其进行分解,通过“合成图像像素值取大”准则对高频系数进行处理得到融合决策图,并对其进行一致性校验,最后根据校验后的决策图在RGB空间进行像素点选取,得到融合图像。实验结果表明,本文方法解决了RGB空间融合方法容易导致的颜色失真,同时本方法仅对亮度分量融合,降低运算复杂度。融合图像在保留图像有用信息的同时,弥补了传统空间域方法在细节表现力上的不足,更加符合人类的视觉特征。本文融合方法还用于灰度多聚焦图像融合中,实践证明,融合效果很好。     

基于NSCT和遗传算法的SAR图像和多光谱图像融合

合成孔径雷达(SAR)图像与多光谱图像成像机理和光谱特性差异较大,一般的融合方法很难取得满意的融合结果。文章提出了一种基于Nonsuosampled Contourlet transform(NSCT)和遗传算法的融合算法,首先将经过预处理后的图像进行NSCT分解,低频系数采取区域信息熵最大的准则融合;高频子带计算区域相关性,对相关性在不同阈值范围内的系数进行融合,阈值的选取采用遗传算法进行搜索;最后对融合系数进行NSCT逆变换,得到融合结果。仿真结果表明该算法显著优于基于像素点和基于区域的融合方法。