搜索结果: 1-15 共查到“工学 NSCT”相关记录16条 . 查询时间(0.062 秒)
针对现有分割算法对高噪声侧扫声呐图像分割准确率低的问题，提出了一种综合利用NSCT（non-subsampled contourlet transform）分解图像、局部标准差和均值组合增强图像和多重分形判断图像奇异性的侧扫声呐图像分割方法。首先，借助NSCT分解图像，获得滤除高频噪声且保留轮廓信息的低频图像和一系列高频方向子带图像。然后，基于侧扫声呐图像中目标及其阴影伴随出现的特点，计算低频图像...
针对传统的基于多尺度变换的红外与可见光图像融合,对比度不高,边缘等细节信息保留不充分等问题,结合NSCT变换的多分辨率、多方向特性和PCNN全局耦合、脉冲同步激发等优点,提出一种基于NSCT变换结合边缘特征和自适应PCNN红外与可见光图像融合算法.对于低频子带,采用一种基于边缘的融合方法;对于高频方向子带,采用方向信息自适应调节PCNN的链接强度,使用改进的空间频率特征作为PCNN的外部激励,根据...
针对多光谱和全色图像的融合，提出了一种NSCT域内基于改进脉冲耦合神经网络（PCNN）和区域能量的融合方法。首先，利用NSCT将图像分解为一个低频子带和多个不同方向的带通子带。然后，对分解后的低频子带采用基于区域能量的自适应加权算法进行融合；在带通方向子带，结合改进的脉冲耦合神经网络，使用带通方向子带系数作为PCNN的外部输入激励，经过PCNN点火获得待融合图像的点火映射图，根据点火时间计算点火映...
基于NSCT的红外与可见光图像融合算法
基于NSCT 红外 可见光图像 融合算法
2012/10/26
针对红外与可见光图像融合，提出了一种基于NSCT的图像融合方法?首先对图像进行NSCT分解；然后对分解后的子带系数采用基于区域能量匹配度的融合规则分别进行融合:对于低频子带，使用区域能量和方差构造决策值，并使用决策值选大与加权平均相结合的方法进行融合，对于高频子带的最高层采用像素绝对值选大法进行图像融合，对于高频子带的其他层，采用基于区域能量匹配度的区域方差选大的融合规则进行融合；最后使用NSCT...
基于NSCT的遥感图像模糊增强算法
遥感图像 图像增强 非下采样Contourlet变换 模糊增强 自适应阈值
2012/3/12
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。
侧扫声纳图像的NSCT域模极大值边缘检测
侧扫声纳图像 非下采样Contourlet变换域 去噪 模极大值 边缘融合 边缘检测
2012/3/1
侧扫声纳图像边缘检测较困难，为此，提出一种针对该图像特点的多尺度边缘检测方法。对侧扫声纳图像进行非下采样Contourlet变换(NSCT)分解，根据斑点噪声在NSCT域的分布特点，进行局部自适应去噪。通过各方向子带沿边缘方向的插值和非极大值抑制寻找模极大值点。通过类内方差最小化法自适应确定阈值，由阈值处理得到各子带的边缘。经边缘融合实现完整的边缘图。实验结果表明，该方法具有边缘检测完整、定位准确...
针对小波域SAR图像分割结果粗糙及运算速度低的不足，本文提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和混沌粒子群优化(CPSO)的最大Tsallis熵的SAR图像快速分割方法。首先，利用NSCT提取SAR图像的概貌和细节信息，并建立相应的概貌-细节灰度级矩阵模型；然后，利用Tent映射CPSO算法搜索最优阈值，并提出递推算法大大减少迭代过程中适应度函数的重复计算。实验结果表明，与小波域...
基于自类推的NSCT域单幅图像超分辨率重建
图像处理 超分辨率 非下采样Contourlet变换 图像类推
2011/12/23
单幅图像放大是一个病态问题。本文利用图像局部结构的自相似性和可传递性，结合非下采样Contourlet变换(NSCT)的优点，提出一种基于自类推的NSCT域单幅图像超分辨率重建方法。首先采用NSCT对源图像和退化图像进行多尺度、多方向分解，得到用于学习的低通子带对和各带通方向子带对，再利用图像自类推技术生成高分辨率的低通子带和各带通方向子带，最后进行NSCT重构得到超分辨率重建的图像。实验结果表明...
针对灰度可见光与红外图像的融合问题，提出了一种基于非下采样轮廓波变换(nonsubsampled contourlet transform, NSCT)和IHS变换域的自适应融合方法。该方法利用IHS变换域的有效分离图像亮度信息和光谱信息的优势，对灰度可见光图像进行彩色传递并得到亮度、色调、饱合度(intensity hue saturation, IHS)三个分量的值；然后通过NSCT变换分别...
提出了一种基于多阈值分割和无下采样Contourlet变换(nonsubsampled Contourlet transform, NSCT)的SAR与全色图像融合算法。首先对降斑SAR图像作多阈值分割，并定义了区域均值比量测算子将SAR图像进行区域划分；然后采用NSCT对降斑SAR图像和全色图像进行多尺度、多方向分解，分解后的低频部分根据区域均值比量测算子进行区域融合，高频部分则采用区域与窗口邻...
NSCT和非负矩阵分解的图像融合方法
图像融合 非采样Contourlet变换 非负矩阵分解
2010/3/15
非采样Contourlet变换（Nonsubsampled Contourlet transform，NSCT）是一种新的多尺度变换，它同时具有方向性、各向异性和平移不变性，能有效地表示图像的边沿与轮廓。非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization，NMF）是在矩阵中所有元素均为非负数的条件下的一种矩阵分解方法。在非负矩阵分解过程中，适当地选取特征空间的维数能够...
基于NSCT的红外与可见光图像融合
图像融合 非下采样Contourlet变换 红外图像
2009/9/30
提出一种基于非下采样Contourlet变换的红外与可见光图像融合方法。该方法对源图像经非下采样Contourlet变换分解后的高频系数，考虑不同传感器的成像机理进行活性度量，并结合多分辨率系数间相关性来实现加权融合；低频系数则通过一种局部梯度进行活性度量，再采用加权与选择相结合的规则实现融合。最后，通过非下采样Contourlet逆变换重构获得融合图像。实验结果表明了该方法的有效性和可行性。
基于NSCT和DWT的鲁棒数字水印算法
非采样Contourlet变换 数字水印 二值化
2009/8/20
针对现有水印算法难以有效对抗几何攻击的问题，提出一种基于非采样Contourlet变换(NSCT)的水印新算法。利用NSCT得到显著方向子带，对该子带系数进行二值化，获得图像边缘方向信息点集。在水印检测时，利用边缘方向的特征点集，可使受到几何攻击的水印化图像恢复到原来的大小和位置，即恢复已丢失的同步信息。实验结果表明，该方法对几何攻击具有很好的鲁棒性。
基于区域一致性和NSCT的SAR图像分割
合成孔径雷达 图像分割 区域一致性
2009/8/19
提出反映合成孔径雷达(SAR)图像区域一致性的G值图，在此基础上运用区域生长方法对图像进行粗分割。在对粗分图像进行区域合并的过程中，对于含有丰富方向和纹理信息的SAR图像，使用非下采样Contourlet变换(NSCT)进行区域特征提取，并采用一种新方法进行区域合并。仿真结果证明了SAR图像分割算法的有效性。