简介：为了在焊接缺点有效地减少噪音，想象并且保存琐事信息，基于nonsubsampledcontourlet变换(NSCT)焊接缺点图象的一个噪音减小方法和各向异性的散开被建议。第一，焊接缺点图象的X光检查被NSCT分解。然后全部的变化(电视)模型和Catte_PM模型分别地被用于获得的低通行证的部件和通带部件。最后，降噪的图象被反的NSCT综合。试验性的结果显示出那，与有电视散开和适应对比散开的小浪阀值收缩的混合方法相比，建议方法在主观视觉效果的方面有大改进，山峰signal-to-noise比率(PSNR)和吝啬平方的错误(MSE)。噪音更有效地被压制，琐事信息在图象更好被保存。

简介：针对SAR图像的目标自动分割问题,在分析非下采样轮廓波变换(nonsubsampledcontourlettransform,NSCT)和脉冲耦合神经网络(pulsecoupledneuralnetworks,PCNN)的基础上,提出了一种基于非下采样轮廓波域特征图和PCNN的SAR图像目标分割算法.对SAR图像经过NSCT分解后的高、低频图像分别运用不同方式进行处理.利用PCNN对低频图和高频子带特征图分别进行分割,获取了目标所在的区域及目标的精细结构.利用MSTAR数据进行了仿真实验,并与基于模糊C均值的分割算法、基于马尔可夫随机场的分割算法进行了对比.实验结果表明,所提出算法对SAR图像目标的分割结果更为准确,同时较其他算法具有更强的抗噪性能.

简介：提出了一种基于改进粗糙集和NSCT的红外遥感图像增强方法。该方法首先利用NSCT对图像进行分解，得到多层多方向子带系数；然后根据相邻尺度和不同方向的子带中图像噪声、脆弱边缘等不同成分的系数分布，使用粗糙集对其进行分块，并制定合理的决策规则；再通过集合运算对系数中不同子块采用不同的处理方法，一方面抑制噪声，另一方面保护图像中的脆弱边缘结构，并采用增强函数对其进行不同程度的增强；最后对处理过的NSCT系数进行重构，获得增强后的红外图像。实验表明，该算法相对于其他传统红外遥感图像增强算法具有较好效果。

简介：针对红外与可见光图像融合，提出了一种基于NSCT变换的图像融合方法。对经NSCT变换的低频子带系数采用基于区域能量自适应加权的融合规则，对高频子带系数采用混合的融合方法，即对于低层，采用基于区域方差选大的融合方法，对于高层采用像素点的绝对值选大的融合方法。实验结果表明，该融合算法可以获得更多的细节信息，能获得较理想的融合图像。

简介：使用多聚焦图像融合（Multifocusimagefusion,MFIF）方法的最终目的是增加LR多聚焦图像中的高频成分,该方法采用低分率（lowresolution,LR）多聚焦图像恢复技术让高分辨率（highresolution,HR）多聚焦图像恢复.在IEDCNN参考模型的基础上采用多聚焦图像融合模型,并利用局部目标特征提取和NSCT变换相结合的动态模型结构,还在图像融合时引入了蚁群算法.经过实验表明：本文采用的方法比IEDCNN更具优势,尤其是图像融合效果,清晰度更佳,同时也让振铃效应得到了有效的抑制.