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  1. 一种新的基于非下采样Contourlet变换的图像去噪方法

  2. 一种新的结合非下采样Contourlet变换(NSCT)和高斯比例混合模型的图像去噪方法。采取的主 要方法为:1)通过NSCT对图像进行分解;2)根据高斯比例混合模型建立图像模型;3)利用贝叶斯估计进行图 像去噪。实验结果表明,相对于已有算法,本文方法降噪效果好,在去噪性能指标和边缘保持的主观视觉上都 表现出优异的性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-06-09
    • 文件大小：475136
    • 提供者：yanghaocouple

  1. 一种新的基于非下采样Contourlet变换的自适应图像去噪算法

  2. 提出了一种新的结合非下采样Contourlct变换(NSCT)和斯坦无偏风险估计(SURE)的自适应图像去噪方 法。通过NSCT对含噪图像进行分解，根据斯坦无偏风险估计准则对分解后的噪声图像进行均方误差E”s估计， 并依据得到的E“s构造线性自适应阈值方程，对含噪图像的每一个分解子带进行阈值去噪。对自适应阈值去噪后 的图像分解子带进行重构。得到去噪图像。实验结果表明。该方法町以有效地消除标准图像和自然图像中的噪声， 在去噪图像峰值信噪比(PSNR)和边缘保持性能上都优于已有算法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-01-03
    • 文件大小：631808
    • 提供者：fengyun55

  1. 基于非下采样Contourlet变换和双变量模型的图像去噪

  2. 研究了非下采样Contourlet变换(NSCT)和贝叶斯最大后验估计理论框架下的双变量模型的基础上，该 文将二者结合起来，提出了一种新的图像去噪算法。算法在利用变换平移不变性和多方向选择性优点的同时，充分 挖掘了图像NSCT系数尺度内和尺度间的双重相关性，并详细阐述了噪声估计方法。仿真结果和分析表明，与当 前一些典型的去噪算法相比，该文算法的客观评价指标PSNR和去噪后图像的主观视觉效果都有明显的提高和改 善，有效地保持了原图像中的细节和纹理信息。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-01-03
    • 文件大小：437248
    • 提供者：fengyun55

  1. 基于高斯比例混合模型的图像非下采样Contourlet 域去噪

  2. 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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-05-22
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：wxswdj444

  1. 非下采样Contourlet变换耦合区域特性的多聚焦图像融合算法

  2. 为提高图像融合质量,较好地保留原始图像的光谱特性,避免融合图像光谱退化,提出非下采样Contourlet变换耦合区域特性多聚焦图像融合算法。采用非下采样Contourlet变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)对图像进行多尺度精细分解,获取图像多层次分解子带;利用分割块区域能量函数,构造区域能量度量模型,获取区域能量相似系数,判定低频子带对应的加权系数,完成图像低频子带的融合。根据分割高频子带时形成的行列特征,形成区域锐度模型,获取高频子带分割块中

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-30
    • 文件大小：506880
    • 提供者：weixin_38612095

  1. 基于非下采样Contourlet变换和PCNN的煤矿图像融合

  2. 针对煤矿图像的特点,提出了一种基于非下采样Contourlet变换和脉冲耦合神经网络(PCNN)的新的煤矿图像融合方法,此方法充分利用了非下采样Contourlet变换的多分辨率、多方向性、平移不变性及PCNN的全局耦合性,取得了不错的融合效果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-01
    • 文件大小：809984
    • 提供者：weixin_38623366

  1. 基于非下采样Contourlet变换和形态学的图像边缘检测

  2. 在复杂工件的边缘检测过程中，噪声干扰和细节丢失会使检测结果产生较大的误差。针对这一问题，提出了将非下采样Contourlet变换和数学形态学相结合的边缘检测算法。首先对原始图像进行非下采样Contourlet变换,然后对得到的高低子频图像采用不同的方法进行边缘提取，最后通过合理的融合规则得到图像的边缘图像。仿真实验表明,该算法对图像边缘细节的提取比其他算法更加丰富，并具有较好的连续性、抗噪性和鲁棒性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-18
    • 文件大小：494592
    • 提供者：weixin_38601390

  1. 非下采样Contourlet变换域中具有自适应导引图像滤波的多传感器图像融合

  2. 非下采样Contourlet变换域中具有自适应导引图像滤波的多传感器图像融合

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-25
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38730977

  1. 基于非下采样Contourlet变换的医学图像融合改进方法

  2. 基于非下采样Contourlet变换的医学图像融合改进方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-23
    • 文件大小：142336
    • 提供者：weixin_38740130

  1. 基于非下采样Contourlet变换的高效图像融合方案

  2. 基于非下采样Contourlet变换的高效图像融合方案

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38750761

  1. 非下采样Contourlet变换域中基于简化PCNN的多峰医学图像融合框架

  2. 非下采样Contourlet变换域中基于简化PCNN的多峰医学图像融合框架

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38654944

  1. 基于非下采样Contourlet变换的医学图像融合方法

  2. 针对传统多尺度变换的医学图像融合问题,提出一种基于非下采样Contourlet变换的医学图像融合新方法。在低频子带系数的选取上,根据医学图像的特点,考虑到相邻低频子带系数之间存在的相关性,采用基于区域能量的融合规则;在选择带通方向子带系数时,充分利用非下采样Contourlet变换的方向特性,采用改进拉普拉斯能量和作为带通方向子带系数的融合规则。实验结果表明,与传统融合方法相比,该方法避免了图像失真,达到了良好的图像融合效果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：753664
    • 提供者：weixin_38696458

  1. 非下采样contourlet变换域中尺度不变特征区域的数字水印算法

  2. 非下采样contourlet变换域中尺度不变特征区域的数字水印算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：372736
    • 提供者：weixin_38655767

  1. 基于非下采样ContoURLet变换和尖峰皮质模型的多焦点图像融合

  2. 基于非下采样ContoURLet变换和尖峰皮质模型的多焦点图像融合

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38564990

  1. 基于非下采样Contourlet变换的医学图像融合

  2. 针对多模态医学影像的成像原理，为了弥补各个模态的医学图像的不足，提出了一种基于非下采样Contourlet变换的医学图像融合算法。首先对源图像进行非下采样Contourlet分解，分别得到低频子带系数和高频子带系数，然后对低频子带系数采用区域能量加权的融合规则，高频子带系数则选取区域标准差比例加权作为融合规则，最后进行非下采样Contourlet逆变换，得到融合图像。通过实验对比表明，该算法明显优于小波(Wavelet)、Contourlet、Wavelet+CS(CS为压缩感知)算法，具有更好

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38715094

  1. 非下采样Contourlet变换域内结合模糊逻辑和自适应脉冲耦合神经网络的图像融合

  2. 传统的基于多尺度变换的图像融合存在对比度不高、边缘细节等信息保留不理想的问题，为解决此问题，提出了一种基于非下采样Contourlet变换的自适应模糊逻辑和自适应脉冲耦合神经网络（PCNN）的融合算法。对于低频子带方向，采用基于自适应模糊逻辑的融合规则；对于高频子带方向，采用方向信息自适应地调整PCNN的链接强度，以边缘特征作为输入激励自适应PCNN，再根据脉冲点火幅度融合子带系数。实验结果表明，所提融合算法能较好地突出融合图像的目标信息，提供丰富的背景细节，在融合图像的清晰度和人眼视觉方面取得

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：weixin_38733885

  1. 基于改进的非下采样Contourlet变换的超分辨率复原算法

  2. Contourlet变换应用于图像复原时容易引入伪吉布斯现象。非下采样Contourlet变换(NSCT)具有平移不变性, 能够克服伪吉布斯现象, 但是由于基于学习的超分辨率复原需要建立不同分辨率的关系, 而NSCT变换的结果是每一层图像大小都一样, 不能像拉普拉斯金字塔那样建立高低分辨率图像的对应关系及运算量较大。针对这些问题, 提出了基于改进的非下采样Contourlet变换(INSCT)的超分辨率复原算法。为了表示人脸特征, 算法首先建立了INSCT金字塔。然后针对人脸的特殊性, 在匹配过

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38663526

  1. 一种新的基于非下采样Contourlet变换的自适应图像去噪算法

  2. 提出了一种新的结合非下采样Contourlet变换(NSCT)和斯坦无偏风险估计(SURE)的自适应图像去噪方法。通过NSCT对含噪图像进行分解, 根据斯坦无偏风险估计准则对分解后的噪声图像进行均方误差EMS估计, 并依据得到的EMS构造线性自适应阈值方程, 对含噪图像的每一个分解子带进行阈值去噪。对自适应阈值去噪后的图像分解子带进行重构, 得到去噪图像。实验结果表明, 该方法可以有效地消除标准图像和自然图像中的噪声, 在去噪图像峰值信噪比(PSNR)和边缘保持性能上都优于已有算法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38698927

  1. 非下采样Contourlet 域中基于改进隐马尔可夫树的低剂量CT 图像去噪

  2. 提出一种基于小波域内统计建模的低剂量计算机X 线断层(CT) 图像去噪新方法。利用非下采样Contourlet 变换(NSCT)获得具有平移不变性的多尺度、多方向频率子带；结合噪声特点,通过统计参数预置改进隐马尔可夫树(HMT)模型,加速构建层间、方向间不同子带系数的概率转移矩阵,采用期望最大(EM)算法训练获得边缘概率密度；设计Bayes 最大后验概率(MAP)估计器对图像噪声进行建模与滤除。实验表明:相比小波HMT 去噪、Contourlet 软阈值去噪等同类方法,该方法提高了噪声估计精度,

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38693311

  1. 基于非下采样Contourlet变换和映射最小二乘支持向量机的高精度星点定位方法

  2. 为解决巡天相机稳像控制精跟踪级系统高精度的光闭环问题，提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)去噪预处理和映射最小二乘支持向量机(MLSSVM)回归校正的星点定位方法。针对星图特点，采用自适应的基于NSCT的去噪方法来减小随机误差。从频域角度分析平方质心法系统误差产生的机理，得到其近似解析表达式；利用蒙特卡罗数值仿真的方法，用带有高斯径向基函数(RBF)核的映射MISSVM进行回归分析，得到星点质心的理想位置和系统误差的非线性函数关系，并用它进行系统误差的校正。仿真实验结果表明，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-08
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_38545959
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