Contourlet变换是一种二维信号的多分辨率分析工具,它结合了小波变换的多分辨率特性与方向性特性,特别适用于图像处理领域。Contourlet变换在图像的边缘和纹理分析、图像压缩以及去噪等诸多方面有着广泛的应用。 1. Contourlet变换的背景 Contourlet变换是由Do和Vetterli在2002年提出的,旨在克服小波变换在处理图像时所遇到的方向...
轮廓波变换通过先对图像进行小波变换,然后对小波系数进行角度划分和局部DCT变换,进一步提取图像中的轮廓和边缘细节。 轮廓波变换的基本过程可以分为以下几步: 1.小波分解:首先对原始图像进行小波分解,将图像分解为不同尺度和不同方向的子带图像。小波变换能够提取图像中的低频和高频信息,对于不同方向的频率成分有较好...
Contourlet变换由拉普拉斯塔形变换(LPT)和方向滤波器组(DFB)组成,拉普拉斯塔形变换对图像进行多尺度分解,以“捕获”点奇异并产生逼近子图和细节子图。其中逼近子图是由原始图像经过二维低通滤波和下抽样产生。逼近子图再经过上抽样和低通滤波后形成与原始图像尺寸相同的低频分量。原始图像减去这个低频分量形成细节子图。然后...
非下采样Contourlet变换(Nonsubsampled contourlet transform,NSCT) 类似小波变换,都是将源图像变换后对系数进行一些处理,再逆变换回目标图像。 NSCT是一种新型平移不变,多尺度,多方向性的快速变换。 NSCT是基于Nonsubsampled金字塔(NSP)和Nonsubsampled方向滤波器(NSDFB)的一种变换。首先由NSP对输入图像进行塔形分解,分解...
Contourlet变换是一种基于小波变换的多尺度分析技术。它是在小波变换的基础上提出的,通过增加方向性分析,进一步提高了多尺度图像分析的效果。 Contourlet变换利用小波变换对图像进行初始分解,然后在每个小波分量上进行局部方向分析,以获取图像的局部方向信息。这样可以将图像的各向同性和各向异性信息分别表示出来,从而更加准确...
contourlet变换 •2003年M.N.Do和M.Vetterli提出了又一种崭新的多尺度几何分析工具-contourlet变换。•contourlet变换是一种真正意义上的图像二维表示方法,具有良好的多分辨率、局部化和方向性等优良特性。它将小波的优点延伸到高维空间,能够更好地刻画高维信息的特性,更适合处理具有超平面奇异性的信息。实验证明,在大...
Contourlet变换将尺度分析和方向分析分开进行。首先,采用拉普拉斯金字塔变换(Laplacian Pyramid,LP)对图像进行多尺度分解,以捕获奇异点;然后,对每一级金字塔分解的带通分量用方向滤波器组(Directional Filter Bank,DFB)进行多方向分解,将同方向的奇异“点”合成“线”,这样LP分解得到的带通图像传递到DFB后能获得不同方向...
Contourlet变换的基础是拉普拉斯金字塔滤波器（LP）与二维方向滤波器组（DFB）的结合。LP用于捕捉图像的奇异点，通过多级分解产生低通和差值图像。DFB则在每个高频子带进行方向分解，形成塔形方向滤波器组（PDFB），通过捕捉轮廓段来逼近原始图像。这种结构使得Contourlet在高频部分表现更佳，且能有效避免了高维...