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.     

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。     

基于非下采样轮廓小波变换的图像去噪

针对采用下采样滤波器结构的轮廓波、轮廓小波在图像去噪过程中会引入伪吉布斯现象,利用小波变换(WT)和非下采样方向滤波器组(NDFB)构造了一种新的多尺度、多分辨率图像的非下采样轮廓小波变换(NWCT)。WT去除了拉普拉斯金字塔滤波器(LPF)的计算冗余,NDFB保证了该变换具有平移不变性。为了验证该变换的有效性,对其进行了图像去噪实验。实验结果表明,所提出方法能获得比WT、轮廓波变换(CT)、轮廓小波变换(WCT)更高的峰值信噪比(PSNR),并且能够很好地抑制伪吉布斯现象。     

乳腺X线图像的增强与噪声抑制研究

提出了一种基于多尺度几何分析的乳腺X线图像增强与噪声抑制的新方法.首先对乳腺X线图像进行非下采样Contourlet变换分解,得到相应尺度和子带信息;然后根据变换系数的统计特性,应用广义高斯混合模型对其进行建模,并在此基础上引入贝叶斯分类方法将建模后的系数分为强弱边缘及噪声;再根据各个子带系数的类别属性,分别设计相应的非线性映射函数来对不同的系数进行自适应增强和抑制;最后采用增强和抑制后的系数对原图像进行重构,从而得到凸显病变区域特征的增强图像.实验结果表明,该方法具有良好的实用性和鲁棒性.     

基于NSCT子带自适应Bayes阈值图像去噪方法

利用非下采样Contourlet变换（NSCT）平移不变性、多分辨率、多方向的优点,提出了一种基于非下采样Contourlet变换的子带自适应Bayes阈值图像去噪算法。该算法将源图像分解至NSCT变换域．能根据不同尺度、不同方向的子带能量,自适应调整去噪阈值。实验表明,与Contourlet多尺度阈值去噪、Conto...     

Stereo matching cost computation based on nonsubsampled contourlet transform

A new matching cost computation method based on nonsubsampled contourlet transform (NSCT) for stereo image matching is proposed in this paper. Firstly, stereo image is decomposed into high frequency sub-band images at different scales and along different directions by NSCT. Secondly, by utilizing coefficients in high frequency domain and grayscales in RGB color space, the computation model of weighted matching cost between two pixels is designed based on the gestalt laws. Lastly, two types of experiments are carried out with standard stereopairs in the Middlebury benchmark. One of the experiments is to confirm optimum values of NSCT scale and direction parameters, and the other is to compare proposed matching cost with nine known matching costs. Experimental results show that the optimum values of scale and direction parameters are respectively 2 and 3, and the matching accuracy of the proposed matching cost is twice higher than that of traditional NCC cost.     

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.     

非子采样Contourlet变换系数统计建模及图像去噪应用

融合拉普拉斯分布及广义高斯分布模型对非子采样Contourlet变换(NSCT)系数进行了统计建模分析。研究发现,NSCT作为平移不变Contourlet变换,系数在不同尺度和方向上均存在较大冗余,在广义高斯分布性等方面需引入参数加以约束。根据建立的统计模型进行了医学图像去噪实验。结果表明,和Contourlet及NSCT软硬阈值去噪等比较,该建模方法提高了噪声估计精度,增加了峰值信噪比,改善了图像视觉效果。     

基于无抽样Contourlet变换的图像增强方法

为了有效增强图像的细节信息,研究了基于无抽样Contourlet变换的图象增强方法。首先将待增强图像进行无抽样Contourlet变换,然后使用映射函数对无抽样Contourlet系数进行增强处理,最后进行无抽样Contourlet反变换得到增强后的图像。实验结果表明,该方法可以有效增强图像的微弱边缘信息。     

基于方向区域的NSCT图像融合算法

提出一种新的基于方向区域的NSCT图像融合算法。算法首先对源图像进行NSCT分解,获得不同方向的高低频子带。其次对高低频系数,根据不同分解层的方向特性,按方向区域能量的规则进行融合。最后,通过反变换获得融合图像。该方法既保留了Contourlet变换方法的多尺度多方向特性,又具有移不变性。实验结果表明,提出的算法有效可行,对比常用的区域融合算法,获得了更好的融合效果。     

基于四阶相关系数的NSCT域红外与可见光图像融合

采用非下采样Contourlet变换(NSCT)模型提出了基于四阶相关系数的红外与可见光图像融合方法。首先对融合图像进行多尺度和多方向分解;对于低频分量,充分考虑红外和可见光图像物理特性的差异,采用基于区域平均梯度的融合策略;对高频分量采用四阶相关系数匹配策略来选择合适的高频系数;最后对融合后的系数进行NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,该融合算法能更好地保留目标信息,同时也显著地提高了图像的信息量,在主观视觉效果和客观评价方面具有较好的融合性能。     

一种混合的遥感图像增强方法

根据遥感图像细节信息丰富,信息量大,目标和背景区分度小等特点,针对目前的遥感图像增强方法无法满足在去噪的同时增强图像对比度、细节和边缘的现象,提出了一种混合的遥感图像增强方法。首先将遥感图像做直方图均衡化,从全局增强图像的对比度,然后对遥感图像做NSCT变换,将其分解为一个低频子带和多个高频子带,对高频部分进行自适应阈值去噪和模糊对比度增强处理,为了防止过增强,对低频部分不做处理。最后对逆变换回空间域的图像用拉普拉斯滤波器增强图像的边缘。实验结果表明本文方法对遥感图像增强效果显著。     

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.     

结合结构信息和亮度统计的无参考图像质量评价

基于非下采样Contourlet变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)子带系数间的结构相关性,本文提出了一种通用的无参考图像质量评价方法.首先,利用互信息分析NSCT子带系数间的相关性,确定出相关性比较强的子带系数;其次,分别计算这些子带系数间的结构信息比较算子,以此作为描述图像结构相关性的统计特征;进而,结合空间域亮度均值减损对比归一化(Mean Subtracted Contrast Normalized,MSCN)系数及其邻域系数的统计特征,分别构造相应的无参考图像质量评价模型和图像失真类型识别模型;最后,在LIVE等图像质量评价数据库上进行了大量的实验仿真.仿真结果表明,评价模型的评价结果与人类主观评价具有非常高的相关性,与当今主流评价算法相比非常具有竞争性.     

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。     

复轮廓波包变换及其在SAR图像去斑中的应用

利用解析的双树复小波包变换(DT-CWPT)与非抽样方向滤波器组(NSDFB),构造了一种复轮廓波包变换(CCPT),并将其应用于合成孔径雷达(SAR)图像去斑。新的变换由于对信号的低频和高频部分都进行了分解,因此除了具有多分辨率、局部性、方向性和各向异性的特点外,还具有平移不变性和更丰富的方向分量。实验结果表明,本文构造的CCPT能够有效地抑制斑点噪声,达到较好的边缘保持效果,并且在图像的细节和纹理表现方面具有一定的优势。     

一种基于非采样Contourlet变换红外图像与可见光图像融合算法

针对同一场景红外图像与可见光图像的融合问题,提出了一种基于非采样Contourlet变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)图像融合算法.算法首先采用NSCT对源图像进行多尺度、多方向分解,得到低频子带系数和各带通方向子带系数.然后,针对低频子带系数的选择,提出了一种基于红外图像与可见光图像物理特征的"加权平均"系数选择方案;针对各带通方向子带系数的选择,结合人眼视觉特性,提出了一种基于区域能量匹配的系数选择方案,得到融合图像的NSCT系数.最后经过NSCT逆变换得到融合图像.实验结果表明该算法可获得较理想的融合图像,其融合效果优于传统的基于离散小波变换以及离散小波框架变换的图像融合算法.     

基于非抽样复轮廓波变换的图像去噪算法研究

将二维双树复小波变换(DT-CWT)与非抽样方向滤波器组(NSDFB)相结合,构造一种新的非抽样复轮廓波变换(NSCCT),并对其平移不变性作了相应证明。同时利用对称的正态逆高斯(NIG)分布先验概率模型和贝叶斯最小均方算法,提出一种基于NSCCT的图像去噪算法。实验结果表明,本文构造的NSCCT能够有效地抑制伪Gibbs现象,并且具有更丰富的方向分量,因而在图像的细节和纹理表现方面有一定的优势。