一种基于非下采样Contourlet变换的去噪算法

文章提出了一种新的去噪算法,算法是基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的自适应阈值。首先需要对含噪图像进行非下采样Contourlet变换,然后得到各个尺度各个方向子带的系数。为了克服软、硬阈值函数的缺点,提出了一种自适应的新阈值函数。仿真实验表明,文章方法在峰值信噪比(PSNR)、信噪比(SNR)、均方误差(MSE)与视觉效果上均优于其他去噪算法。     

基于小波和NSCT的图像自适应阈值去噪方法

提出了一种基于小波和非下采样Contourlet变换(NSCT)相结合的图像自适应阈值去噪方法.先用小波估计噪声图像的噪声强弱,再根据噪声的强弱以及NSCT的分解特点及系数所在邻域的特性,给出不同尺度不同方向的自适应阈值.仿真实验结果表明,与小波硬阈值、Contoudet硬阈值和基于非下采样Contourlet硬阈值去...     

遥感图像的NSCT自适应阈值去噪方法

本文提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)相结合的遥感图像自适应阈值去噪方法。首先通过小波估计被噪声污染遥感图像的噪声强弱,再根据噪声的强弱以及NSCT的分解特点及系数所在邻域的特性,给出不同尺度不同方向的自适应阈值。仿真实验结果表明,与小波硬阈值、Contourlet硬阈值和基于非下采样Contourlet硬阈值去噪方法比较,该方法在提高了图像的峰值信噪比的同时也减少了Gibbs现象,图像视觉效果也得到明显的改善。     

基于NSCT域的自适应阈值遥感图像去噪方法

提出一种新的基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的图像自适应阈值去噪方法.根据NSCT系数所在领域区域的特性,给出不同尺度不同方向的自适应咧值.仿真实验结果表明,通过本文提出的方法能够有效去除遥感图像的高斯噪声,较完整的保持图像的边缘等细节信息.与小波硬阈值、Contourlet硬阈值和基于非下采样Cont...     

遥感图像的NSCT自适应阈值去噪方法

提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)相结合的遥感图像自适应阈值去噪方法。通过小波估计被噪声污染遥感图像的噪声强弱,根据噪声的强弱以及NSCT的分解特点及系数所在邻域的特性,给出不同尺度不同方向的自适应阈值。仿真实验结果表明,与小波硬阈值、Contourlet硬阈值和基于非下采样Contourlet硬阈值去噪方法比较,该方法在提高了图像的峰值信噪比的同时也减少了Gibbs现象,图像视觉效果也得到明显的改善。     

基于NSCT和边缘检测的图像融合算法研究

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。     

基于Contourlet变换和多尺度Rentinex的水下图像增强算法

针对水下图像对比度低、边缘模糊、噪声大等特点,提出一种基于非下采样Contourlet变换和多尺度Retinex的水下图像增强算法。将水下图像进行多尺度多方向的非下采样Contourlet变换;利用多尺度Retinex算法调整低频系数,提高图像整体对比度;在各带通方向子带上估计噪声,抑制模值小于阈值的系数,改进神经网络中的Sigmoid函数用于调节模值大于阈值的系数;经非下采样Contourlet逆变换得到增强图像。与几种传统增强算法相比,本算法处理的图像达到了抑制噪声、改善图像对比度、突出目标轮廓的目的,具有较高的对比度评估值。     

基于分数阶微分的噪声图像NSCT域边缘检测

针对噪声图像边缘模糊、边缘检测困难的问题,提出了一种结合分数阶微分的噪声图像非下采样contourlet变换(NSCT)域边缘检测方法.该方法首先对图像进行NSCT分解,对低频子带的轮廓进行针对性提取;其次对于边缘细节和噪声较多的各方向高频子带,利用NSCT域的多尺度积和方向分数阶微分矩阵对高频系数进行阈值去噪与信息增...     

手掌静脉图像增强算法研究

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.     

基于NSCT域压缩感知模型的路面病害图像滤波算法

针对目前路面图像滤波算法复杂度高且难以耦合噪声抑制和信号平衡的缺点,提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)域压缩采样的滤波算法。首先,使用NSCT对含噪路面病害图像进行分解,得到变换后的低频子带系数和高频子带系数;然后,对高频子带系数建立压缩感知(CS)去噪模型,并采用伪随机傅里叶矩阵对系数进行观测,之后使用分裂Bregman迭代方法对系数进行重构,得到去噪模型重建后的高频子带系数;最后,采用逆NSCT对低频子带系数和高频子带系数进行重构,得到滤波后的图像。实验结果分析表明了本文算法的有效性。     

Enhancement of blood vessels in retinal imaging using the nonsubsampled contourlet transform

This paper presents an enhancement method for blood vessels in retinal images based on the nonsubsampled contourlet transform (NSCT). The NSCT is a shift-invariant version of the contourlet transform built upon the nonsubsampled pyramid filter banks and the nonsubsampled directional filter banks. The proposed method uses the NSCT to decompose the input retinal image into eight directions from coarser to finer scales, and then analyzes and classifies the image pixels into three categories: vessel, uncertainty, and non-vessel pixels, according to the NSCT coefficients. Then, we modify the NSCT coefficients according to the class of each pixel using a nonlinear mapping function, and reconstruct the enhanced image from the modified NSCT coefficients. The experimental results show that the proposed method can obviously increase the contrast of retinal vessels and thus outperform other enhancement methods.     

基于非抽样Contourlet变换的自适应阈值图像增强算法

提出了一种基于非抽样Contourlet变换的自适应阈值图像增强算法,首先对图像进行非抽样Contourlet变换得到不同尺度不同方向上的变换系数,然后由变换系数自适应地确定阈值和调整增强函数,并对变换系数做增强处理,最后对增强处理后的变换系数进行反变换,实现图像增强.实验结果表明,与其他基于变换域的算法相比,该算法可以得到更好的增强效果.     

The nonsubsampled contourlet transform: theory, design, and applications.

In this paper, we develop the nonsubsampled contourlet transform (NSCT) and study its applications. The construction proposed in this paper is based on a nonsubsampled pyramid structure and nonsubsampled directional filter banks. The result is a flexible multiscale, multidirection, and shift-invariant image decomposition that can be efficiently implemented via the à trous algorithm. At the core of the proposed scheme is the nonseparable two-channel nonsubsampled filter bank (NSFB). We exploit the less stringent design condition of the NSFB to design filters that lead to a NSCT with better frequency selectivity and regularity when compared to the contourlet transform. We propose a design framework based on the mapping approach, that allows for a fast implementation based on a lifting or ladder structure, and only uses one-dimensional filtering in some cases. In addition, our design ensures that the corresponding frame elements are regular, symmetric, and the frame is close to a tight one. We assess the performance of the NSCT in image denoising and enhancement applications. In both applications the NSCT compares favorably to other existing methods in the literature.     

NSCT域自适应人脸图像光照不变特征提取

为了减少光照变化对人脸识别算法的影响,提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT,nonsubsampled contourlet transform)的光照不变特征提取方法。人脸图像经过对数变换(LT)后,利用NSCT进行分解,得到图像的低频子带和高频方向子带;根据高频子带中NSCT系数的概率分布,给出各子带的自适应阈值,并采用折衷阈值函数进行滤波;对滤波后的子带进行NSCT逆变换,得到人脸图像的光照不变特征。在Extended Yale B和CMU PIE人脸数据库上的实验结果表明,本文方法能有效减少光照影响,显著提高了识别率。     

基于非下采样Contourlet变换的多传感器图像边缘检测

提出一种基于非下采样Contourlet变换（NSCT）的多传感器图像边缘检测方法,通过非下采样金字塔（NSP）和非下采样方向滤波器组（NSDFB）实现了对图像的多尺度多方向分解。在检测处理中,采用改进的一致性校验策略：高频系数除了进行本层的一致性校验外,还进行多层之间的一致性校验。非下采样Contourlet变换保留了Contourlet变换良好的多分辨率特性,又具有平移不变性,更适应于进行多传感图像融合,为图像边缘检测提供了新的方法。     

Robust feature points extraction for image registration based on the nonsubsampled contourlet transform

In this letter, a new feature points extraction method based on the nonsubsampled contourlet transform (NSCT) is proposed for image registration. The primary motivation of this work is to determine the effectiveness of the NSCT transform in extracting feature points for image registration. Preliminary experimental results show that the registration accuracy and robustness of the proposed algorithm is acceptable and very promising, and confirm the success of the proposed NSCT-based feature points extraction approach.     

一种基于非采样Contourlet变换的遥感图像融合算法

为使融合后的多光谱图像尽可能保持原多光谱图像光谱特性的同时提高空间质量,提出了一种基于非采样Contourlet变换（NSCT）和多尺度边缘检测的融合算法。介绍了非采样Contourlet变换和多尺度边缘检测;设计了基于多尺度边缘检测、直接替代的高频、低频子带融合规则;用QuickBird卫星高分辨率遥感图像进行仿真实验。实验结果表明该算法能够在保持光谱信息的同时注入更丰富的空间细节信息,优于传统的Wavelet变换法和Contourlet变换法。     

基于非采样Contourlet变换的红外与可见光图像融合方法

针对同一场景的红外与可见光图像融合,提出了一种基于非采样Contourlet变换（NSCT）和改进的脉冲耦合神经网络（IPCNN）的图像融合新算法。首先利用NSCT对图像进行多尺度、多方向稀疏分解,然后针对各带通方向高频子带系数的选择,提出了一种应用IPCNN计算图像匹配度的融合策略。实验结果表明,该算法能够很好地将红外图像与可见光图像中的重要信息提取并注入到融合图像中,与其他方法相比较,取得了更好的融合效果,提高了融合图像的质量。     

基于尺度间相关的非下采样Contourlet图像降噪算法

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.     

一种基于NSCT的区域能量图像融合算法

针对NSCT具有方向性、各向异性和平移不变性的特点,提出了一种新的基于NSCT图像融合算法。该方法同时考虑了窗口区域的匹配度和窗口中心像素的正负号相位信息,将选择和加权平均二种融合规则相结合,取最高层绝对值较大的系数作为融合图像最高层的系数。实验结果表明,文中方法融合效果优于传统小波和轮廓波变换方法。