搜索结果: 1-15 共查到“信息处理技术 Contourlet”相关记录30条 . 查询时间(0.14 秒)
分析了小波高阶统计量在隐写分析应用中存在的缺陷，将更能表现图像细部特征的Contourlet分解引入隐写分析，并采用能完整刻画Contourlet系数相关性的隐马尔科夫树模型，提出了基于Contourlet域高阶统计量的隐写分析方法；该方法在Contourlet域提取高阶统计量作为特征，使用支持向量机进行训练和分类；实验结果表明：该方法能有效地检测是否包含有秘密信息。
提出了一种基于上下文信息隐马尔科夫模型（CHMM）的尖锐频率局部化Contourlet 域图像去噪方法。首先，对噪声图像进行循环平移操作，再利用尖锐频率局部化Contourlet 变换对平移后的图像进行分解，解决了原始Contourlet 变换频率非局部化及缺乏平移不变性的问题，抑制图像在奇异点处产生的伪吉布斯现象。然后，设计一种新的上下文构造方案，针对图像高频子带系数构建CHMM 进行去噪处理。...
文章提出一种基于Contourlet 变换和Hu 不变矩的图像检索算法。首先，对每幅图像进行Contourlet 变换，得到低频子带与高频方向子带，把计算得到的低频子带的Hu 不变矩和各个高频方向子带的均值与标准差作为图像的特征向量，利用Manhattan距离进行相似度度量，完成基于内容的图像检索。为对该文提出的算法的检索效果进行检验，分别与基于Contourlet 变换特征的检索算法和基于Hu不...
针对非下采样Contourlet 变换( NSCT) 中低频子带系数稀疏度较低不利于融合的问题,提出基于NSCT 和稀疏表示的图像融合方法。对红外与可见光图进行NSCT 变换;对稀疏度较低的低频子带系数提取共有和特有系数,并按照特有系数的活动水平自适应调整权重融合;对稀疏度较高的高频方向子带系数,采用同一尺度下系数绝对值之和最大的方法进行融合。经NSCT 逆变换后得到融合图像。实验结果表明,与传统...
SIFT特征区域Contourlet域遥感图像水印算法
数字水印 遥感图像 几何攻击 特征区域 Contourlet
2013/8/17
针对现有遥感图像数字水印算法多为基于图像全局的水印算法，抵抗旋转、缩放、行列剪切以及联合几何攻击能力较差的问题，提出一种基于SIFT特征区域的Contourlet域遥感图像数字水印新方法。算法选取二值数字图像作为水印图像，将二值水印图像置乱预处理后，对其进行行扫描形成一维向量作为待嵌入的水印信息；然后，在宿主遥感图像中提取SIFT特征点，筛选特征点，并依据特征点确定水印嵌入的特征区域；最后，规范所...
人脸识别作为一种非接触式、友好的生物特征识别技术，在军事、公安、经济等领域具有广阔的应用前景。近年来，人脸识别技术取得了很大进展，涌现出许多优秀的人脸识别方法，许多人脸识别系统表现优异。但是，人脸识别仍是一个没有彻底解决的难题，光照变化是其中关键问题之一。2006年FRVT测试结果表明光照变化会严重影响自动人脸识别系统的识别性能。为了消除光照变化对人脸识别的影响，提出了一种基于非下采样Contou...
基于小波-Contourlet变换与Cycle Spinning相结合的SAR图像去噪
小波Contourlet变换 小波去噪 Contourlet变换去噪 合成孔径雷达图像去噪
2013/8/19
由于合成孔径雷达（SAR）在农业、林业、水文、地矿、海洋、测绘等领域广泛应用，SAR图像质量和视觉效果提升成为了各国学者研究的热点问题。SAR图像的主要噪声源——相干斑噪声的抑制和去除显得越来越重要。本文通过分析了SAR图像的噪声成因以及其噪声模型。基于SAR图像的特性，本文结合小波变换和Contourlet变换各自的优点，提出了一种基于小波-轮廓波变换与图像循环平移结合的SAR图像去噪算法。本文...
基于Contourlet子带能量特征多HMM融合的静脉识别
特征提取 静脉识别 轮廓波变换 隐马尔科夫模型(HMM)
2011/11/23
为了准确识别人的身份，该文提出了一种以轮廓波(Contourlet)变换后不同尺度下的子带能量为特征，建立并融合多个隐马尔科夫模型(HMM)的手背静脉识别算法。该算法首先采用了光强可调的近红外阵列光源，通过逐步增加光强来获得手背静脉图像序列；而后，将每一静脉图像进行Contourlet变换，并计算不同尺度下每一子带的能量，以3个尺度下子带能量作为特征观测值建立3个HMM；最后，融合3个HMM计算得...
该文根据非下采样Contourlet分解系数与其父系数之间的相关性，给出非高斯双变量分布模型，应用贝叶斯估值理论推导得到该模型相应的非线性双变量阈值函数。综合SAR图像非对数加性模型和双变量阈值函数，提出基于双变量模型的非下采样Contourlet变换域SAR图像相干斑抑制方法(SNSCTBI)。实验通过对幅度格式和强度格式的SAR图像做相干斑抑制，结果表明该文算法很好地保持了原始图像的辐射特性，...
该文根据非下采样Contourlet分解系数与其父系数之间的相关性，给出非高斯双变量分布模型，应用贝叶斯估值理论推导得到该模型相应的非线性双变量阈值函数。综合SAR图像非对数加性模型和双变量阈值函数，提出基于双变量模型的非下采样Contourlet变换域SAR图像相干斑抑制方法(SNSCTBI)。实验通过对幅度格式和强度格式的SAR图像做相干斑抑制，结果表明该文算法很好地保持了原始图像的辐射特性，...
基于Contourlet的改进双线性插值图像超分辨率算法
图像放大 超分辨 Contourlet变换 误差补偿
2014/4/30
为了尽可能的保持CCD图像的基本信息，提高图像的视觉效果和空间分辨率，本文提出一种基于Contourlet与改进双线性插值算法。该算法增加双线性插值的误差补偿项。利用sobel算子设定插值点的边缘方向，得到初始放大图像。利用Contourlet提取高频成份，原始图像幅值增强充当低频部分，再经过Contourlet逆变换得到高分辨率图像。实验结果表明，相对于传统的图像放大算法，该算法考虑到全局相关性...
基于非采样Contourlet变换的图像融合算法
图像融合 非采样Contourlet变换 局部对比度 空间频率比
2013/8/23
针对同一场景的红外与可见光图像融合问题，提出了一种基于非采样Contourlet变换的图像融合方法。该方法对图像经非采样Contourlet变换后的低频系数采用基于图像物理特征的“加权平均”融合方法；对于高频系数采用基于局部对比度与空间频率比相结合的系数融合方法。为验证本文算法的有效性，对红外与可见光图像进行了融合实验，实验结果表明该方法相对于传统的简单融合方法以及基于区域能量的融合方法能得到具有...
该文提出了一种新的结合非下采样Contourlet变换(NSCT)和自适应全变差模型的图像去噪方法。首先通过NSCT对含噪图像进行分解，根据高斯比例混合(GSM)模型建立图像模型；然后利用贝叶斯估计进行图像去噪，重构后得到初次去噪图像；最后，结合自适应全变差模型对初次去噪图像进行重构滤波，得到最终的去噪图像。实验结果表明，该方法可以有效地消除图像中的Gibbs伪影及噪声，在去噪图像峰值信噪比(PS...
基于Contourlet变换和主成分分析的高光谱数据噪声消除方法
图像处理 高光谱遥感 去噪
2009/12/29
该文提出了一种适合于高光谱超维数据处理的基于Contourlet变换和主成分分析的噪声消除方法。该方法首先利用Contourlet变换实现图像的稀疏表示，再利用主成分分析对Contourlet系数进行适当地消噪处理。通过对OMIS图像的实验结果表明该方法能够同时消除高光谱多个波段图像中的噪声，从整体上改善高光谱图像质量，且性能上要优于PCA和Contourlet变换方法。