基于LS-SVM的复轮廓波变换的图像去噪

针对传统的轮廓波变换图像去噪时引入边缘混叠现象,提出了复轮廓波变换(Complex Contourlet Transform,CCT)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的图像去噪方法.该方法充分利用了复轮廓变换的平移不变性、多方向性以及LS-SVM的小样本学习能力,应用训练好的LS-SVM模型将含噪图像的CCT系数分为含噪点和非含噪点,进行去噪处理.仿真结果表明该算法有效保护图像边缘纹理信息,其峰值信噪比明显高于其他算法,并且具有良好的视觉效果.     

基于改进Census变换的局部立体匹配算法

针对基于传统Census变换的立体匹配算法鲁棒性差和精度不高的问题,提出一种基于改进Census变换的自适应权重立体匹配算法.首先,用Census变换窗口中邻域像素的中值来替换中心像素的灰度值,克服了邻域像素对中心像素的依赖;然后用自适应权重的方法分别计算匹配代价和进行立体匹配,得到初始视差;最后通过左右一致性校验和亚像素提精的方法得到稠密的视差图.实验结果表明,该算法有很强的鲁棒性和很高的匹配精度.