基于双密度Contourlet变换的图像检索

提出了一种新的双密度Contourlet变换,理论证明该变换在L2(Z2)空间是框架算子,具有较低平移敏感性和多方向分辨能力的优点。纹理图像在该变换域的高频方向子带系数分布符合广义高斯分布,可以利用广义高斯参数估计表征图像高频子带的纹理特性;针对变换域的低频子带,采用局部二值模式(LBP)提取图像的局部纹理特征。基于内容的图像检索实验表明,所提算法检索精度比传统Contourlet变换算法提高了5.3%。     

基于NSCT分解系数的SAR图像目标检测算法*

恒虚警率(Constant False Alarm Ratio,CFAR)目标检测法用于合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像时,通常要求图像有强的对比度,而实际上此条件很难满足。为提高SAR图像目标的检测率,特别是低信噪比图像,本文从SAR成像机理入手,结合非下采样Contourlet变换（Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT）理论的多尺度、多方向和平移不变性等特点,提出了一种新的SAR图像目标提取算法,即TD-NSCT（Target Detection based on NSCT）算法。该方法融合了CFAR检测器和NSCT变换的优点,通过对分解系数特征的选取和组合,达到改善SAR图像信噪比、提高SAR目标检测率的目的。用不同实际SAR图像数据和不同方法进行了比较实验,实验结果表明TD-NSCT算法能效提高SAR目标的检测率,特别是对于那些隐藏地物目标的低信噪比SAR图像。 TD-NSCT算法是一种可行和有效的SAR图像目标检测算法。     

基于NSCT变换的医学图像融合研究

为了提高医学图像的质量,为医学诊断提供可靠的信息依据,将更为先进的多分辨率、多方向分解的NSCT变换引入到CT和MRI医学图像融合中进行研究,并针对医学图像的特点,提出一种改进的中心区域能量加权平均融合规则。进行基于NSCT变换的不同融合规则的医学图像融合仿真实验,并与Contourlet变换进行比较分析。实验结果表明,基于NSCT变换的改进融合规则算法使医学融合图像具有更丰富的信息量和更高的对比度,相关评价指标表明了该算法的有效性。     

基于NSCT 域感受野模型的图像融合方法

针对多传感器图像融合问题,提出了一种基于非下采样轮廓波变换域感受野模型的图像融合方法.首先,采用非下采样轮廓波变换对源图像进行多尺度、多方向稀疏分解;然后,对低频子图像采用改进型感受野模型进行融合,高频子图像则采用自适应Unit-Fast-Linking脉冲耦合神经网络模型进行融合;最后,将各子图像进行非下采样轮廓波逆变换,得到最终融合图像.仿真实验表明了所提出方法的有效性.     

结合FT与NSCT的自适应阈值去噪算法

为更好地对图像进行稀疏表示,以改善去噪效果,提出一种傅里叶变换与非下采样轮廓波变换(NSCT)相结合的自适应阈值去噪算法。在傅里叶域中对含噪图像去噪,在NSCT域中利用分层噪声估计的贝叶斯阈值算法,结合多尺度多方向的能量阈值修正方案自适应地滤除剩余噪声。实验结果表明,该算法的去噪性能较好。     

基于非下采样轮廓波变换和压缩感知的图像融合方法

针对基于非下采样轮廓波变换(NSCT)的图像融合算法存在计算复杂度较高的问题,提出一种基于NSCT和压缩感知的图像融合方法.首先根据压缩感知理论的特点将其应用于图像融合领域,并采用Min-TV的方法重构图像;然后对NSCT进行分解,其计算量较大的带通子带系数采用基于压缩感知理论的图像融合方法;最后对低通融合图像和带通融合图像进行NSCT逆变换,得到最终的融合图像.通过仿真实验,从主观感知和客观数据的对比分析上验证了所提出方法的有效性.     

混合的SAR图像变化检测算法

为尽可能多地消除遥感图像变化检测过程中“伪变化”信息的影响,获得比较客观的感兴趣区域变化检测结果,针对遥感图像中SAR图像的特点,提出一种混合的SAR图像变化检测算法。对已配准好的图像进行Frost滤波,用邻域比值的方法构造差异图,对得到的差异图进行非下采样轮廓波变换（NSCT）,对变换得到的高频子带和低频子带分别处理,用模糊C均值（FCM）聚类算法得到变化检测的结果。实验结果表明,该算法模型很好地保留了图像变化区域的细节,提高了变化检测准确性。     

基于支持向量机的NSCT域自适应图像水印算法

为进一步提升支持向量机水印算法鲁棒性,提出基于支持向量机的NSCT域自适应图像水印算法。主要思想是根据图像自身特征生成自适应嵌入水印序列,利用模糊核聚类和支持向量机对NSCT低频系数进行分类,选取适合嵌入水印的低频系数,然后利用支持向量机建立NSCT邻域系数的关系模型,自适应完成水印嵌入。算法具有良好的不可感知性、安全性,并通过嵌入自适应水印达到全盲水印检测。实验结果表明,提出算法对高斯噪声、椒盐噪声、低通滤波、中值滤波、均值滤波、JPEG、旋转、平移和尺寸缩放有很强的鲁棒性。     

基于NSCT域改进型NMF的图像融合方法

针对多传感器图像融合问题,提出一种基于非下采样轮廓波变换域改进型非负矩阵分解的图像融合方法.首先,采用非下采样轮廓波变换对源图像进行多尺度、多方向稀疏分解;然后对低频子图像采用改进型非负矩阵分解方法进行融合,该过程无需对W和H进行随机化便可快速生成低频融合图像,高频子图像则采用自适应unit-fast-linking脉冲耦合神经网络模型进行融合;最后利用非下采样轮廓波逆变换合成各子图像即可得到最终融合图像.仿真实验验证了该方法的有效性.     

循环平移和非下采样在轮廓波去噪中的应用

轮廓波变换是小波变换的新发展,是一种多方向、多尺度的几何分析工具,能更有效地捕捉图像的几何结构。传统的轮廓波变换因包含有下采样操作,使得它不具备平移不变性,从而会在图像去噪过程中引入伪吉布斯（Gibbs）现象。分别采用循环平移及非下采样滤波器组两种方法对其改进,着重从计算复杂度、去噪效果、噪声水平依赖性等方面对两种改进方法的去噪效果进行了对比。     

基于多阈值的非下采样轮廓波图像去噪方法

非下采样轮廓波变换(NSCT)是一种新的多尺度几何分析工具,具有平移不变性、多方向性和各向异性。与小波变换相比,NSCT能更好地表示图像中的边缘等信息。对合成孔径雷达图像进行NSCT分解,考虑其系数统计特性,基于BayesShrink对每个分解层的各个子带做多层阈值估计和软阈值收缩处理。实验结果表明,采用该方法得到的图像在视觉效果和客观衡量指标上均符合要求。     

基于NSCT阈值萎缩法的遥感图像去噪

针对图像去噪过程中产生的伪吉布斯现象以及峰值信噪比(PSNR)较低等问题,提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)阈 值萎缩法的遥感图像去噪算法。根据NeighShrink去噪算法中尺度内系数的邻域系数相关性,以及BiShink去噪算法中不同尺度间系数的相关性,对图像进行去噪,利用NSCT的平移不变性,抑制小波去噪中的伪吉布斯现象。实验结果证明,采用该算法去噪后的图像PSNR较高,视觉效果较优。     

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.     

改进的自商图算法

针对人脸识别中的光照变化问题,提出一种改进的自商图算法。对光照图像进行伽玛变换,使用非下采样轮廓波变换对图像进行多尺度多方向分析,对各方向子带进行Wiener滤波,利用自商图模型提取人脸图像的光照不变特性。Yale B与CMU PIE人脸库上的实验结果表明,与传统算法相比,该算法的平均识别率更高。     

基于Lucy-Richardson算法的图像复原

针对Lucy-Richardson(LR)复原算法存在的噪声放大问题,提出一种新的LR图像复原算法,通过正则化处理分离原LR算法迭代过程中的噪声残差,并采用非下采样轮廓波变换域局部邻域相关性方法对噪声进行处理,从而弥补原LR算法噪声存在的缺陷。对比实验结果表明,该算法复原视觉效果良好。     

SAR图像的NSCT域自适应收缩相干斑抑制

提出了一种基于Nonsubsampled Contourlet（NSCT）变换域自适应收缩的SAR图像相干斑抑制算法。首先将SAR图像分解至NSCT域,其次对NSCT系数进行Pizurica自适应收缩。利用NSCT变换的良好的方向选择性及平移不变性,同时结合Pizurica自适应收缩的方向空间相关性及其局部噪声度量,自适应地得到各方向的高频子带系数对应的收缩因子,修正NSCT系数,最终将修正后的子带系数通过NSCT逆变换获得经过斑点噪声抑制的图像。实验结果表明,与小波域软阈值和Contourlet域软阈值算法相比,该算法在有效抑制SAR图像斑点噪声的同时能更好、更清晰地保持图像的边缘细节特征。     

基于NSCT的遥感图像模糊增强算法

针对传统小波变换增强方法无法调整图像亮度的问题,提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的遥感图像模糊增强算法。对遥感图像进行NSCT变换,得到图像的高通子带和低通子带,在高通子带设置阈值,对大于阈值的高通子带系数进行线性增强,小于阈值的系数置为0,对低通子带进行模糊对比增强。实验结果表明,该算法能获得较好的图像平均值和熵值,视觉效果较优。     

一种基于边缘检测的医学图像增强方法

现在是用数字图像进行临床诊断的时代。文章提出了一种结合非采样轮廓波变换（NSCT）和脉冲耦合神经网络（PCNN）优点的肿瘤检测方法。该方法首先分别对一组正常人的脑部CT和MRI图像及一位40岁酗酒男性的脑部MRI和PET图像施行三次样条插值配准,并进行非采样轮廓波变换获取其高频和低频信息。将低频子带系数输入PCNN神经元经计算获得融合图像低频系数,对于高频部分对比度被用于激化PCNN网络。最后经逆NSCT变换生成融合图像,并将该图像用Canny算子进行边缘检测。结果显示第一组的融合图像中高密度组织得到了增强并减少了像素扭曲且肿瘤组织能被检测,第二组的融合图像清晰显示了脑部解剖结构同时壳核、尾状核也到得了明确定位。由于非采样轮廓波变换优良的方向性和几何表达能力,该方法能够为外科医生提供精确的肿瘤定位方案。     

基于SIFT的椭圆区域鲁棒数字水印方案

如何有效抵抗去同步攻击是数字图像水印研究领域的热点问题之一。利用图像仿射协变特征,提出一种可有效抵抗去同步攻击的鲁棒水印算法。对目前流行的利用多尺度Harris和SIFT描述算子来匹配图像的方法,后者有较好的匹配效果,对恢复同步水印更加稳定,并且能较好抵抗去同步攻击。该算法利用性能稳定的SIFT算子提取图像特征点,并通过基于最小生成树聚类算法的选择策略获得一组稳定且彼此独立的椭圆仿射协变特征区域,基于特征区域,利用椭圆归一化得到具有缩放和旋转不变性的圆形区域。将圆形区域进行非下采样轮廓变换（NSCT）,其中非下采样轮廓变换不仅克服了小波（Wavelet）变换的非奇异性最优基缺点,而且提供了优于轮廓（Contourlet）变换的平移不变性。将水印嵌入变换后的低频子带中。该算法实现盲提取,仿真实验结果表明,提出的算法是有效的且对常规图像处理、几何攻击以及组合攻击均具有较好的鲁棒性。     

基于NSCT阈值和自适应扩散的图像降噪

提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)阈值和P-Laplace扩散的图像降噪方法。通过NSCT阈值的平移不变性得到初步降噪图像,保留阈值变换后需要置0的高频部分,利用P-Laplace算子对其进行扩散,并将得到的扩散图像融合到阈值降噪图像中,从而提高降噪图像的质量。数值结果表明,该方法能有效保持原图像的纹理细节,减少图像降噪的吉普斯震荡现象。