一种基于Contourlet变换的图像拼接检测方法.pdf
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一种基于Contourlet变换的图像拼接检测方法.pdf
本发明提供一种基于Contourlet变换的图像拼接检测方法,利用Contourlet变换能够很好的描述图像中的轮廓和方向性纹理信息的优点,首先对训练图像进行Contourlet变换后提取Markov特征,并使用基于支持向量机的回归特征消除方法SVM‑RFE对特征集进行降维,提升检测效率和准确率,使用降维后的特征集训练找到最优参数并得到SVM分类模型,然后对测试图像提取相应的特征向量,使用得到的分类模型对测试图像的特征向量进行分类预测,得到测试图像是否经过拼接操作的判断结果。本发明在一种新的变换域提取特征
基于Contourlet变换的压缩感知图像稀疏方法.pdf
本发明公开了一种基于Contourlet变换的压缩感知图像稀疏方法,对经过Contourlet变换的图像系数利用随机高斯矩阵进行观测,得到少量系数,根据这些少量系数,利用正交匹配追踪算法进行重构,再进行Contourlet逆变换得到重构图像。该方法处理图像时,所需数据量少,且恢复图像质量好,对纹理、轮廓等细节信息具有较好的保持能力。采用本发明的基于Contourlet变换的压缩感知图像稀疏方法,相对于基于改进层式DCT的压缩感知编码仍具有多分辨力特性,且图像的压缩效果有显著改善。能有效地捕捉图像的纹理及轮
基于轮廓波Contourlet变换的图像去噪方法.pdf
本发明公开了一种基于轮廓波Contourlet变换的图像去噪方法,属于图像处理领域。该方法的实现过程为:首先对含噪图像进行循环平移,得到多幅含噪图像的平移图像,然后对这些平移图像分别进行Contourlet变换并优化Contourlet变换系数,接着对优化过的Contourlet系数作Contourlet逆变换,得到多幅含噪图像去噪后的平移图像,再将这些图像作逆向循环平移,然后进行平均,得到含噪图像最终的去噪图像。本发明利用轮廓波Contourlet可以捕获图像的方向性信息的特点,通过阈值方法区分
一种基于杜鹃搜索算法的Contourlet变换图像融合方法.pdf
本发明公开了一种基于杜鹃搜索算法的Contourlet变换图像融合方法,对配准后的源图像A、B,分别进行Contourlet变换,得到1个低频子带和不同尺度、不同方向的多个高频子带;按照定义的融合规则在所有尺度和方向上对两幅图像的变换系数进行融合,得到融合后的系数;融合图像为R,对于融合后的系数,按照其低频子带和高频子带的顺序,依次进行Contourlet逆变换;最后输出融合后的图像。本发明与传统的图像融合方法相比,对各尺寸各方向上的融合系数权重进行了加权处理,计算出最优权值,并以此提出一种优化的Cont
基于Contourlet变换的PCNN图像增强算法及装置.pdf
本发明提供一种基于Contourlet变换的PCNN图像增强算法及装置,其主要包括如下步骤:S1将待处理图像在RGB颜色空间的分量转换至HIS颜色空间,得到色调分量H、亮度分量I和饱和度分量S;S2将所述亮度分量I通过Contourlet变换进行分解,得到低频子带图像与一系列多尺度多方向性带通子带轮廓图像序列;S3将分解得到的带通子带轮廓图像序列,作为PCNN神经网络增强算子的外部输入,进而得到增强后的带通子带轮廓图像序列;S4将增强后的带通子带轮廓图像序列与原低通子带图像序列结合,进行Contourle