非下采样Contourlet变换(Nonsubsampled contourlet transform,NSCT)采用非抽样金字塔结构和非抽样方向滤波器组构成,具有Contourlet变换所不具备的平移不变性、较高冗余度等优良特性,而且能够克服伪吉布斯现象。图像经过非下采样Contourlet变换后分解成多尺度、多方向的细节信息,这些细节信息代表了图像不同频带不同方向的特征,这...
轮廓波转换Contourlet Transform 轮廓波,通过多分辨率的,方向的形式,来估计图像,通过光滑边界将图像划分成光滑区域。 轮廓波转换,基于Laplacian pyramid分解,来执行快速转换,将方向过滤器用在每个带通子带上。 1. contourlet transform 在集合图像转换领域, 有许多1D转换用来检测图像的几何信息,比如Fourier 和Wavelet转换。
1. contourlet transform 在集合图像转换领域， 有许多1D转换用来检测图像的几何信息，比如Fourier 和Wavelet转换。但是1D转换处理内部几何结构（比如曲线光滑度）的能力受限于一个方向。那么我们需要更高维度的更强壮的表达。Contourlet Transform是2D转换。它能够处理多分辨率，本地化，方向性，采样和各向异性。
1. 轮廓波变换 针对轮廓波变换(contourlet transform)中进行拉普拉斯金字塔分解时,所得的带通图像在奇异性点附近产生振荡,影响图像去噪的 … jsgg.chinajournal.net.cn|基于6个网页 2. 轮廓转醢 (direction-adaptive wavelet transform) 和轮廓转醢(contourlet transform) 等来醚供二维讯号 ...
非抽样Contourlet变换NSCT(Nonsubsampled Contourlet Transform)由非抽样塔状滤波器NSP(Nonsubsampled Pyramid)将图像分解为低频部分和高频部分,然后由非抽样方向性滤波器组NSDFB(Nonsubasmpled Directional Filter Banks)将高频部分分解为若干个方向。 NSP是一种平移不变性的双通道滤波器结构,它使NSCT具有多尺度性质,并且下...
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrompyContourletimportContourletTransform# 读取图像image=plt.imread('example_image.png')# 确保该路径下有一张图片ifimage.ndim==3:image=np.dot(image[...,:3],[0.299,0.587,0.114])# 转换为灰度图# 执行Contourlet变换contourlet_transform=ContourletTransform(image,...
[4] DO M N,VETTERLI M. The Contourlet transform: an efficient directional multiresolution image representation[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2005,14(12):2091-2106. [5] CUNHA A L,ZHOU J,DO M N. The nonsubsampled contourlet transform:theory ,design and applications[J]. IEEE Tra...
"Contourlet Transform and PNN Based Brain Tumor Classifi- cation." International Journal of Innovative Research and Development (2014).Manju, K., and Smita Tikar. "Contourlet Transform and PNN Based Brain Tumor Classification." International Journal of Innovative Research and Development (2014)....
离散contourlet变换可以分为两个独立的步骤:•(l)使用Lp滤波器(IaplaeianpyramidFilters)对原图像进行子带分解,以捕获二维图像信号中存在的点奇异。•(2)使用方向滤波器组(DirectionalFilterBankDFB)进行方向变换(DirectionalTransform,DT)。•金字塔（LP)分解不具有方向性，而方向滤波器（DFB）对高频部分能很好分解...
非下采样Contourlet变换(Nonsubsampled contourlet transform,NSCT)采用非抽样金字塔结构和非抽样方向滤波器组构成,具有Contourlet变换所不具备的平移不变性、较高冗余度等优良特性,而且能够克服伪吉布斯现象。图像经过非下采样Contourlet变换后分解成多尺度、多方向的细节信息,这些细节信息代表了图像不同频带不同方向的特征,这...