NSCT方法是由传统的contourlet变化改进而来，contourlet变化是用轮廓段的基结构来对图像的直线奇异和曲线奇异进行逼近检测，但其融合后的图像不具有平移不变性，没有很好的消除混频现象以及吉布斯现象。
而本文提出的NSCT不但保留了contourlet变化的多尺度，多方向，各向异性等优点，在图像分解时采用来非下采样形式剪切波变换能够很好的避免图像由于分解与重构带来的细节丢失，更重要的是分解后的图像与原图像大小相同，因此能够更好的完整描述图像的方向性和特征。
而本文提出的NSCT不但保留了contourlet变化的多尺度，多方向，各向异性等优点，在图像分解时采用来非下采样形式剪切波变换能够很好的避免图像由于分解与重构带来的细节丢失，更重要的是分解后的图像与原图像大小相同，因此能够更好的完整描述图像的方向性和特征。
2024/1/22 22:43:34
95KB