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基于非抽样Contourlet变换的红外图像改进算法

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简介：
本研究提出了一种基于非抽样Contourlet变换的新颖方法，旨在提升红外图像的质量和清晰度，有效解决传统算法中存在的问题。 本段落提出了一种基于非抽样Contourlet变换的红外图像增强算法。该方法通过使用非线性函数修正红外图像的Contourlet变换系数，旨在同时提升图像中的有用信息并抑制噪声成分。实验结果表明，与传统的方法相比，此新算法能够更有效地突出和增强红外图像中的细节及纹理特征。

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  • 基于非抽样Contourlet变换的红外图像改进算法
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    本研究提出了一种基于非抽样Contourlet变换的新颖方法，旨在提升红外图像的质量和清晰度，有效解决传统算法中存在的问题。 本段落提出了一种基于非抽样Contourlet变换的红外图像增强算法。该方法通过使用非线性函数修正红外图像的Contourlet变换系数，旨在同时提升图像中的有用信息并抑制噪声成分。实验结果表明，与传统的方法相比，此新算法能够更有效地突出和增强红外图像中的细节及纹理特征。
     
  • 基于Contourlet变换的红外图像非线性增强方法
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    本研究提出了一种基于Contourlet变换的红外图像非线性增强方法，有效提升图像细节和对比度，适用于目标识别与跟踪。 为解决红外图像对比度低及噪声大的问题，本段落提出了一种基于Contourlet变换的非线性增强算法。作为一种高效的方向多尺度分析方法，Contourlet变换能够在任意尺度上实现方向分解。 首先，通过应用Contourlet变换对图像进行处理，在不同尺度和方向上得到一系列子带系数：包括低频子带系数以及各个通向方向上的子带系数。接着使用非完全贝塔函数来调整这些低频子带系数以提升整体对比度；同时利用一种特定的非线性增益函数，对各带通方向子带系数进行处理，并根据噪声水平设定阈值，抑制小于该阈值的小幅变化增强大于这个阈值的变化。 经过逆Contourlet变换后生成最终增强图像。实验结果显示，这种方法能够显著提高低对比度红外图像的质量，在视觉效果和定量评估指标上均优于传统的直方图均衡化、小波变换等技术，并且保持了更多的轮廓特征，避免了上述方法在处理噪声时过度放大以及细节表现不足的问题。
     
  • 基于非采样Contourlet变换的遥感图像融合方法
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    本研究提出了一种基于非采样Contourlet变换的新型遥感图像融合技术，有效增强了多源遥感数据的空间分辨率与光谱信息。 为了使融合后的多光谱图像在保持原始多光谱图像的光谱特性的同时显著提高空间分辨率，提出了一种基于非采样Contourlet变换（NSCT）的遥感图像融合算法。该算法首先对全色波段图像进行非采样Contourlet变换，得到低频子带系数和各方向上的带通子带系数；接着针对多光谱图像中的每一个波段，在对其进行双线性插值处理后作为融合后的多光谱图像的低频子带系数。同时，将全色波段图像中各个方向上的带通子带系数通过基于成像系统物理特性的注入模型进行局部调整，并将其用作融合后多光谱图像的方向子带系数；最后经过非采样Contourlet逆变换得到具有高空间分辨率的多光谱图像。实验使用IKONOS卫星遥感影像进行了验证，结果显示该算法在保持光谱信息的同时提高了空间质量，优于传统方法。
     
  • 【图像融合】利用非下采样Contourlet变换（NSCT）算法融合红外与可见光图像的MATLAB代码.md
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    本Markdown文档提供了基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的算法，用于在MATLAB环境中融合红外和可见光图像的详细代码。 基于非下采样Contourlet变换（nsct）算法实现红外图像与可见光图像融合的Matlab源码。
     
  • 基于Contourlet变换的图像去噪算法
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    本研究提出了一种利用Contourlet变换进行图像去噪的新方法，有效减少了噪声干扰，同时保持了图像细节和边缘信息。 本段落提出了一种基于contourlet变换的图像去噪新算法，充分考虑了低尺度子带与高尺度子带的特点。
     
  • 基于递归CycleSpinning的Wavelet-Contourlet变换红外图像增强方法 (2013年)
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    本文提出了一种结合Wavelet-Contourlet变换与递归CycleSpinning技术的创新方法，旨在提升红外图像的质量和清晰度。该方法通过优化细节表达和对比度增强，在复杂环境下显著改善了目标识别性能。 针对Contourlet变换缺乏平移不变性的缺陷，本段落提出了一种基于小波-Contourlet变换的红外图像增强算法，并结合递归Cycle Spinning技术来消除小波-Contourlet变换中的失真现象。实验结果表明：相较于单独使用小波变换和单独使用Contourlet变换的方法，该方法在去噪效果上更为显著，能够获得更高的PSNR值，从而改善了图像的视觉效果。
     
  • 基于非下采样Contourlet变换的医学图像融合技术方法
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    本研究提出了一种利用非下采样Contourlet变换(NSCT)进行高效医学图像融合的技术方法，旨在提升图像质量和细节展现能力，为医疗诊断提供更精准的数据支持。 针对传统多尺度变换在医学图像融合中的问题，本段落提出了一种基于非下采样Contourlet变换的新型医学图像融合方法。对于低频子带系数的选择，考虑到医学图像的特点以及相邻低频子带系数之间的相关性，我们采用了基于区域能量的融合规则；而在选择方向上的带通子带系数时，则充分利用了非下采样Contourlet变换的方向特性，并采用改进后的拉普拉斯能量和作为这一过程中的融合规则。实验结果表明，与传统方法相比，该新方法能够有效避免图像失真问题，从而实现更为理想的医学图像融合效果。
     
  • 基于多尺度Retinex的非下采样Contourlet变换图像增强
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    本研究提出了一种结合多尺度Retinex与非下采样Contourlet变换的新型图像增强方法，显著提升图像视觉效果和细节表现。 为解决遥感图像及高光谱图像中存在的对比度低、整体偏暗等问题，本段落提出了一种结合多尺度Retinex（MSR）与混沌小生境粒子群优化（NCPSO）的非下采样Contourlet变换（NSCT）域图像增强技术。该方法首先对原始图像进行NSCT分解，获得一个低频分量及多个不同方向上的高频分量；接着在低频部分应用混合灰度函数的多尺度Retinex算法以提升对比度和清晰度，并利用非线性增益函数调节高频成分系数来增强细节表现。在此过程中，采用一种综合考虑了对比度与信息熵的定量评价指标作为NCPSO的适应值，从而优化相关参数设置。 实验结果显示，相较于双向直方图均衡、NSCT变换、多尺度Retinex算法以及平稳小波变换结合Retinex方法等四种传统的图像增强策略，本段落提出的方法在提升对比度和信息熵方面表现更佳，并显著改善了整体视觉效果。
     
  • 基于非采样Contourlet变换的高分辨率遥感图像配准
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    本研究提出了一种基于非采样Contourlet变换的算法，用于实现高分辨率遥感图像之间的精确配准。该方法有效克服了传统技术在处理复杂纹理和多尺度特征时的局限性，为提高遥感影像分析精度提供了新的途径。 为了提高高分辨率遥感图像配准的精确度,本段落将非采样Contourlet变换应用于高分辨率遥感图像配准算法中。首先对高分辨率遥感图像进行非采样Contourlet变换，利用其平移不变性在变换域提取图像边缘并选择合适的阈值准确地得到图像的边缘特征点。然后通过归一化互相关匹配法和概率支撑法实现特征点的精确配准。最后使用三角形局部变换映射函数完成图像配准过程。实验结果表明，该方法能够更有效地提取高分辨率遥感图像中的关键特征，并显著提高正确匹配的概率，相较于基于小波的方法，在准确性和稳健性方面表现出更为优越的表现。
     
  • 基于Contourlet变换的图像融合技术
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    本研究探讨了利用Contourlet变换进行图像融合的方法和技术，旨在提高多源图像信息综合处理能力，增强视觉效果和细节表现。 基于Contourlet变换的图像融合方法在MATLAB中有三种实现方式。这段文字描述了一个使用Matlab编写的Contourlet图像融合代码集合，能够执行三种不同的融合技术。