基于Nonsubsampled Contourlet变换的SAR图像形状特征检索

Nonsubsampled Contourlet变换是一种非抽取得具有平移不变性的多尺度多方向的变换。将Canny算子和Nonsubsampled Contourlet变换(NSCT)[1]相结合,对图像运用Canny算子[2]提取边缘特征,再进行Nonsubsampled Contourlet变换,引入了三阶中心矩作为特征向量提取形状特征的算法。实现了基于Nonsubsampled Contourlet变换的图像形状特征检索,并将结果与基于2-D小波变换和基于Contourlet变换的图像形状特征检索作了比较,实验结果证明该方法的图像形状特征检索效率有较大的提高。     

基于非子采样Contourlet变换的图像融合算法

提出了一种基于非子采样Contourlet变换的图像融合算法.首先,对图像作Contourlet变换,得到一个低频子带和一系列高频方向子带.其次,对低频子带系数采用基于边缘的规则来融合,而对于高频方向子带系数,采用基于一种基于Contonrlet局部系数相关性的规则来进行融合.最后,对融合系数进行非子采样Contourlet逆变换,得到最终的融合图像.实验结果表明,该方法对可见光、红外图像融合十分有效,能较好地提取原始图像中的边缘方向信息和几何特征.     

一种基于Contourlet变换的人脸识别方法

Contourlet变换是一种新的多尺度几何分析方法,它不仅具有小波变换的多分辨率特性和时频局域特性,还具有很强的方向性和各向异性.该文分析了Contourlet变换的基本原理与变换的特点,提出了基于Contourlet变换的人脸识别方法,分别提取Contourlet变换的低频系数特征与高频方向子带统计特征进行实验.实验结果证明,Contoudet变换的低频系数特征具有优异的识别特性,而其高频方向子带统计特征则刻画了人脸轮廓与局部器官形状等信息,也具有一定的识别性能.     

基于DCT和线性判别分析的人脸识别

 提出基于离散余弦变换和线性判别分析的人脸识别方法.DCT变换本身并不进行数据压缩,它只是将图像源数据映射到另一个域,如何在新的数据域中选择最有效的DCT系数作为识别特征成为关键问题.本文从选择有效特征角度出发,引入特征选择算法,根据可分性判据确定将哪些DCT系数作为特征,然后对选出的DCT系数进行线性判别分析提取识别特征.在ORL人脸库上的实验结果证明了提出方法的有效性.     

结合中心投影和非下采样Contourlet的不变特征提取

在基于形状的目标识别中,提取出鉴别力强且具有不变性的特征至关重要.为了克服目前局部不变特征提取方面存在的不足,提出一种结合中心投影和非下采样Contourlet变换的全局图像不变特征提取算法.算法首先利用中心投影获得图像的广义轮廓表示,其次在相位域中对广义轮廓进行离散傅里叶变换,最后对离散傅里叶系数进行NSCT变换并构造不变特征.实验结果证明了该算法的不变性.     

一种基于Contourlet递归Cycle Spinning的图像去噪方法

综合利用Contourlet变换和递归Cycle Spinning,提出一种新的图像去噪方法.由于Contourlet变换缺乏平移不变性,直接进行Contourlet系数阈值图像去噪会产生伪吉布斯现象(导致图像失真),本文引入递归Cycle Spinning来有效地消除这种由于Contourlet变换缺乏平移不变性而产生的图像失真.实验结果显示,与小波递归Cycle Spinning图像去噪等方法相比,该方法明显改善图像视觉效果,显著提高图像的PSNR值.     

基于小波变换的纸币真伪识别算法研究

针对真钞和伪钞在投射图像纹理上的差异,对纸币的真假识别进行了研究,提出了一种新的纸币真伪识别算法,即对真伪纸币进行小波变换,以提取纸币的纹理特征,利用得到的各尺度小波变换域的平局能量构造特征矢量,实现了纸币的真伪判别。仿真结果表明,该方法速度快,精度高,适合于纸币实时鉴伪。     

基于Contourlet变换的纺织品缺陷检测算法

自动、快速、客观地检测纺织品缺陷是非常重要的课题。以往主要靠人工方式对纺织品进行缺陷检测,但该方法受人为因素的影响较大。针对此问题,提出一种基于Contourlet变换的纺织品缺陷检测算法。算法首先对纺织品图像进行Contourlet变换,提取Contourlet系数(高频特征),然后计算Contourlet系数的统计特征,最后使用欧式距离进行缺陷判断。实验结果验证了该算法的有效性,为纺织品缺陷检测提供了有效方法。     

基于Contourlet变换的人脸图像超分辨率技术研究

采用Contourlet变换,对基于学习的人脸图像超分辨率技术进行了研究.为了表示人脸特征,首先建立了Contourlet金字塔,针对Contourlet变换特征存在的不足,采用Contoudet变换的方向滤波器(DFB)对高斯金字塔的一阶和二阶梯度特征进行方向滤波,提取滤波后的特征作为新增加的特征.然后针对人脸的特殊性,在匹配过程中采用对应点进行匹配的方法,既保持了匹配的准确性又加快了匹配速度.最后采用最小欧式距离进行最优匹配的选择,对该距离进行判断.针对不同的距离采用不同的复原方法.实验结果表明,本文算法复原出的超分辨率人脸图像具有更好的视觉效果,更逼真、更接近于原始高分辨率图像.     

基于贝叶斯双变量模型和Contourlet变换相结合的红外图像去噪

提出了一种基于贝叶斯双变量模型(Bayesian Bivariate Model)和Contourlet变换相结合的红外图像去噪算法.首先对含有加性高斯白噪声污染的红外图像进行Contourlet变换,得到各尺度各方向上的Contourlet系数;然后用贝叶斯双变量模型去挖掘图像Contourlet系数的尺度间相关性;最后对处理后的系数进行Contourlet反变换重构,得到去噪后的图像.实验结果表明,该方法有效地捕获了红外图像的轮廓信息,提高了图像的峰值信噪比,改善了图像的视觉效果.     

Blob-Harris特征区域结合CT-SVD的鲁棒图像水印算法

为了提高水印图像对几何攻击的鲁棒性,提出了一种Blob-Harris特征区域结合轮廓波变换(Contourlet transform, CT)和奇异值分解(singular value decomposition, SVD)的鲁棒图像水印算法。首先在原始图像经过Contourlet变换后的低频分量中提取斑点(Blob)块区域并利用Harris角点检测进行特征点提取,然后根据各个特征点的特征尺度确定其特征区域,选择适中的互不重叠的特征区域,将其四周补零后进行归一化操作,最后将经过小波变换提取的低频水印图像进行奇异值分解,并重复嵌入到每一个归一化圆形特征区域的内接正四边形当中。仿真实验结果表明,本文算法除了对常规攻击有很好的抵抗力之外,对几何攻击也有相对较强的鲁棒性,特别是缩放、平移、剪切以及其组合攻击,NC值均达到0.94以上。      

Contourlet变换耦合特征投票的遥感图像融合算法

为了解决图像系数融合问题,设计了基于非下采样Contourlet变换与特征投票机制的遥感图像融合算法。采用色相饱和度(HSV)变换从多光谱图像中提取其亮度成分。随后,对该亮度成分与全色图像进行非下采样Contourlet变换,以计算相应的高频、低频系数。再建立特征投票机制,完成低频系数的融合。通过构造高频系数融合规则,获取融合高频系数。最后,对融合系数进行处理,生成融合图像。实验结果显示,所设计算法具有更好的光谱特性以及清晰度。     

基于Contourlet变换和形态学的图像去噪方法

提出了一种Contourlet变换与数学形态算子相结合的红外图像去噪方法.充分利用Contourlet变换后系数的分布特性以及尺度内和尺度间的依赖性,结合数学形态算子的特点,利用数学形态算子对变换系数进行处理,使得重要变换系数与非重要变换系数分离,对非重要系数子集进行软阈值处理,然后再将两个子集合起来,进行逆变换重建.实验结果表明,与传统小波相比,该算法具有更好地去噪效果,同时更有效地保留了图像的细节信息.     

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。     

Joint image splicing detection in DCT and Contourlet transform domain

Splicing is a fundamental and popular image forgery method and image splicing detection is urgently called for digital image forensics recently. In this paper, a Markov based approach is proposed to detect image splicing. The paper applies the Markov model in the block discrete cosine transform (DCT) domain and the Contourlet transform domain. First, the original Markov features of the inter-block between block DCT coefficients are improved by considering the different frequency ranges of each block DCT coefficients. Then, additional features are extracted in Contourlet transform domain to characterize the dependency of positions among Contourlet subband coefficients. And these features are extracted from single color channel for gray image while extracted from three color channels for color image. Finally, Support Vector Machines (SVMs) are exploited to classify the authentic and spliced images for the gray image dataset while ensemble classifier to the color image dataset. The experiment results demonstrate that the proposed detection scheme outperforms some state-of-the-art methods when applied to Columbia Image Splicing Detection Evaluation Dataset (DVMM), and ranks fourth in phase 1 on the Live Ranking of the first Image Forensics Challenge.     

基于小波分析的红外图像非线性增强算法

红外图像具有对比度低和信噪比低等特点,实际应用中需要进行增强处理。将小波分析与模糊逻辑相结合,提出了一种基于小波变换的红外图像非线性增强算法。该算法首先利用小波分析对图像进行分解,提取图像的多尺度特征信息;然后通过模糊非线性增强算子分别对各个分解层的子带系数进行运算以改变目标特征的强度;最后利用小波反变换重构图像,实现图像的对比度增强和背景抑制。与几种常用的红外图像增强算法进行了实验对比,验证了该算法的有效性。     

结合向导滤波与复轮廓波变换的多聚焦图像融合算法

多聚焦融合在图像识别和分析中具有非常重要的地位。为了有效地保留源图像的细节,克服变换域算法由于空间不连续性产生的人造纹理和灰度不均衡。该文结合复轮廓波时频分离的优点和向导滤波的特点提出了一种基于向导滤波的复轮廓波域多聚焦图像融合算法。首先,对源图像进行复轮廓波分解,其次对分解的低频系数进行基于向导滤波的均值融合策略,然后对分解的高频系数进行基于向导滤波的改进拉普拉斯能量和模取大的融合策略,最后通过复轮廓波反变换得到融合后的图像。实验结果表明,该算法利用向导滤波显著的提升了变换域融合算法的空间连续性,不仅可以获得良好的视觉融合效果,而且其客观评价指标也得到了提升。      

基于Contourlet变换的稳健性图像水印算法

提出了基于Contourlet变换的数字图像水印算法。与小波变换不同的是,Contourlet变换采用类似于线段(contoursegment)的基得到一种多分辨、局部化、方向性的图像表示。水印信号通过基于内容的乘性方案加载到Contourlet变换系数。在采用零均值广义高斯分布拟合Contourlet变换系数的基础上,提出采用极大似然估计实现水印的盲检测。依据Neyman-Pearson准则,在给定虚警率的情况下对判决准则进行了优化。实验结果表明在保证水印隐蔽性的前提下,水印对常见的信号处理手段以及几何变换具有很好的稳健性。     

基于Contourlet 变换和Hu 不变矩的图像检索算法

文章提出一种基于Contourlet 变换和Hu 不变矩的图像检索算法。首先,对每幅图像进行Contourlet 变换,得到低频子带与高频方向子带,把计算得到的低频子带的Hu 不变矩和各个高频方向子带的均值与标准差作为图像的特征向量,利用Manhattan距离进行相似度度量,完成基于内容的图像检索。为对该文提出的算法的检索效果进行检验,分别与基于Contourlet 变换特征的检索算法和基于Hu不变矩特征的检索算法等方法进行了对比实验研究。结果表明,该算法有效地融合了图像的纹理特征与低频子带的形状特征,较好地实现了基于内容的图像检索,平均查准率达到73.94%。     

基于高斯比例混合模型的图像非下采样Contourlet域去噪

为改善图像的去噪效果,该文提出了一种基于高斯比例混合模型的图像非下采样Contourlet域去噪算法。该算法首先建立非下采样Contourlet系数邻域的高斯比例混合模型,然后在模型基础上应用贝叶斯最小二乘法对系数进行估计,最后反变换得到恢复图像。算法结合了非下采样Contourlet变换对图像边缘的高效表示能力、非下采样变换的移不变性质以及GSM模型对非下采样Contourlet系数邻域相关性的概括能力。实验结果表明,该算法在视觉效果和峰值信噪比的改善上都取得了非常好的效果。