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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...
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。