nsct非下采样的轮廓波转换python代码
【国家自然科学基金】_非下采样轮廓波_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140802
推荐指数 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2013年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
2013年 科研热词 推荐指数 非下采样轮廓波变换 2 图像融合 2 非下采样轮廓波变换(nsct) 1 非下采样contourlet变换 1 超分辨率 1 自适应 1 脉冲耦合神经网络 1 聚类分割 1 目标检测 1 杂波抑制 1 多尺度几何变换工具 1 图像重建 1 双边滤波 1 侧扫声呐 1 bp神经网络 1 beamlet变换 1
科研热词 非下采样轮廓波变换 图像去噪 非下采样轮廓波 超分辨重构 正则化 多阈值 合成孔径雷达 信息光学 àtrous小波 contourlet变换 4f系统
推荐指数 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2011年 序号 1 2 3 4 5 6
科研热词 非下采样轮廓波变换 图像融合 非负矩阵分解 脉冲耦合神经网络 感受野 奇异值分解
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8
科研热词 推荐指数 平移不变性 2 图像去噪 2 非下采样方向滤波器组(ndfb) 1 非下采样 1 轮廓波变换 1 轮廓小波变换(wct) 1 循环平移 1 小波变换(wt) 1
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
推荐指数 2 2 1 1 1 1
2012年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
科研热词 非下采样轮廓波 非局域 非对数加性模型 非下采样轮廓波变换 非下采样方向滤波 雾霾图像 边缘检测 轮廓波 赋时矩阵 融合图像 红外光 混合滤波去噪 最大后验 多曝光图像 图像融合 图像增强 合成孔径雷达图像去噪 合成孔径雷达 可见光 双树复小波去噪 去噪 压缩感知 剪切波 信息处理技术 交叉视觉皮层模型 sar图像去噪 retinex pm2.5
matlab 非下采样剪切波算法
matlab 非下采样剪切波算法Matlab 非下采样剪切波算法非下采样剪切波变换（Non-Subsampled Contourlet Transform，简称NSCT）是一种用于图像处理和图像压缩的多尺度分析方法。
它在图像处理领域中得到了广泛的应用，特别是在图像增强、图像恢复和图像压缩等方面。
NSCT 是一种重构算法，它通过将图像分解成不同尺度的子带来实现多尺度分析。
与传统的小波变换相比，NSCT 不仅能够提供更多的图像细节信息，还具有更好的图像压缩性能。
其关键思想是通过非下采样滤波器组来进行图像分解，然后通过剪切波算法将图像信号转换为非下采样的低频信号和多个高频子带信号。
NSCT 算法的主要步骤包括分解、滤波、剪切和重构四个部分。
首先，将输入的图像通过非下采样滤波器组进行分解，得到低频子带和多个高频子带。
然后，对每个高频子带进行剪切，保留其中的重要信息，去除冗余和噪声。
剪切的过程可以通过将每个高频子带划分为不同的频率区域，并对每个频率区域进行截断来实现。
最后，通过逆变换将剪切后的子带进行重构，得到最终的图像。
NSCT 算法的优点在于能够提供更好的图像细节保留和更好的压缩性能。
其通过将图像分解为多个子带，并对每个子带进行剪切，可以有效地去除图像中的冗余和噪声，从而提高图像质量。
同时，NSCT 还具有较好的图像压缩性能，可以在保持图像质量的同时实现较高的压缩比。
在实际应用中，NSCT 算法可以广泛用于图像增强和图像恢复。
通过对图像进行多尺度分析和剪切，可以提高图像的细节保留和图像质量。
例如，在医学图像处理中，NSCT 可以用于提取图像中的病变区域和细节信息，从而帮助医生进行诊断和治疗。
此外，在图像压缩领域，NSCT 还可以用于实现高效的图像压缩算法，节省存储空间和传输带宽。
Matlab 非下采样剪切波算法是一种用于图像处理和图像压缩的多尺度分析方法。
通过将图像分解为多个子带，并对每个子带进行剪切，可以提高图像的细节保留和图像质量。
非下采样剪切波变换
非下采样剪切波变换非下采样剪切波变换（Nonsubsampled Contourlet Transform，简称NSCT）是一种多尺度、多方向的图像处理算法，主要应用于图像去噪、图像增强和图像压缩等领域。
NSCT的特点是能够提取图像的轮廓信息，保持图像的边缘信息不失真，从而达到更好的图像处理效果。
NSCT的步骤如下：1. 将原始图像进行对称扩展，以保证处理后得到的图像大小与原始图像大小相同。
2. 对扩展后的图像进行多尺度分解，将其分解为不同尺度的图像金字塔，每个尺度由低频分量和高频分量组成。
3. 在每个尺度下，对高频分量进行多向量量化（contourlet）分解，将其分解为不同方向上的子带，每个方向上的子带由不同的小波基组成。
4. 对每个方向上的子带进行阈值处理，将小于一定阈值的系数置为0，从而实现去噪和压缩的效果。
5. 对经过阈值处理后的系数进行重构，得到压缩后的图像。
NSCT的主要优点是能够提高图像的空间分辨率和频率分辨率，在处理图像边缘信息时有很好的效果。
此外，由于NSCT是一种无下采样的算法，因此在处理图像时不会损失任何信息。
NSCT的应用范围非常广泛，主要应用于图像处理、图像压缩和图像恢复等领域。
例如，在医学图像处理中，NSCT可以对医学图像进行边缘检测和轮廓提取，从而提高医学图像的诊断准确度；在视频处理中，NSCT可以对视频进行压缩和去噪，从而提高视频传输的效果。
非下采样剪切波变换是一种高效的图像处理算法，具有很好的图像增强效果和压缩效果。
在不同领域的应用中，NSCT能够提高图像的质量和分辨率，从而在图像处理中发挥重要的作用。
随着图像处理技术的发展，NSCT的应用前景将越来越广泛。
应用图像纹理连续性的4f系统图像非下采样轮廓波变换域降噪
应用图像纹理连续性的4f系统图像非下采样轮廓波变换域降噪徐鑫;田逢春;陈建军;姬艳丽【摘要】4f系统同时具有噪声和低通特性,为实现对其输出图像降噪的同时保护图像细节,提出一种结合图像纹理连续性的非下采样轮廓波变换域去噪方法.在传统NSCT域硬阈值去噪方法基础上,首先,对高频子带图像用一个衰减的阈值去除小幅值的噪声点,以更多地保护图像细节并凸显剩下的大幅值噪声点的孤立性.然后,利用图像细节纹理连续性分布和剩下的大幅值噪声点孤立分布的区别分离余下的图像细节和噪声点,进一步实现去噪的同时更好地保护图像细节的目的.实验结果表明,与传统方法相比,该方法峰值信噪比(PSNR)提高了0.5～1 dB,结构相似度指数(SSIM)提高了3%～5%,因此能更好地保护图像细节,视觉边缘效果更清晰.【期刊名称】《光学精密工程》【年(卷),期】2010(018)003【总页数】8页(P748-755)【关键词】信息光学;非下采样轮廓波变换;图像去噪;4f系统【作者】徐鑫;田逢春;陈建军;姬艳丽【作者单位】重庆大学,通信工程学院,重庆,400030;重庆大学,通信工程学院,重庆,400030;重庆大学,通信工程学院,重庆,400030;重庆大学,通信工程学院,重庆,400030【正文语种】中文【中图分类】O438.2;TP3911 引言4f相干光图像处理系统用光来实现图像的空频域转换以及滤波处理,是最典型的傅里叶光学处理系统之一,被应用在很多场合,如 D.Mendlovic和N.Konforti用它实现了图像光学小波变换;才德,严瑛白,金国藩等则将其用于虹膜识别领域中;本课题组则致力于双极性双正交小波变换的光学实现及其在图像压缩中的应用研究。
但目前由于设备条件限制,其处理结果中往往有一定噪声,故去噪成为必须。
从实验环境和仪器等硬件方面抑制噪声需要很高的成本和技术,相比下后期数字处理则被更广泛地采用。
4f系统处理过程中除附加噪声外,还有比其它光学图像系统更明显的低通特性,其输出图像已经有一定的细节损失,因此再对它去噪时对保护图像细节的要求高于一般场合[1-3]。
基于非下采样Contourlet变换和Hill编码的图像隐写
基于非下采样Contourlet变换和Hill编码的图像隐写
孙树亮
【期刊名称】《电信科学》
【年(卷),期】2016(032)006
【摘要】在非下采样Contourlet变换(NSCT)和Hill编码的基础上,提出了一种新的隐写方法.首先把载体图像用NSCT进行分解,得到一幅低频和若干幅高频图像.NSCT提供了图像多方向和多尺度的表示.选择一幅高频图像作为载体来嵌入秘密数据.在嵌入之前,用Hill密码对秘密数据进行编码.Hill密码最重要的是如何找到合适的编码矩阵.编码矩阵应满足的条件是可逆,同时要与字母的个数互质.为了改善隐写图像的视觉效果,采用了2k修正法进一步减小隐写图像和载体图像之间的视觉误差.实验证明,提出的方法具有更好的图像质量,因此更具有优越性.
【总页数】5页(P124-128)
【作者】孙树亮
【作者单位】福建师范大学福清分校电子与信息工程学院,福建福清350300;福建师范大学福清分校创新信息产业研究所,福建福清350300
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于Logistic-正弦映射和双碱基DNA编码的图像隐写 [J], 孙树亮;郭永宁
2.基于非下采样Contourlet变换多描述图像编码方法 [J], 索增强;卓东风
3.基于隐写编码和Markov模型的自适应图像隐写算法 [J], 张湛;刘光杰;戴跃伟;王执铨
4.基于灰狼优化边缘检测和XOR编码的图像自适应隐写算法 [J], 汤莉莉;王鸿辉;谢加良;陈明志
5.基于灰狼优化边缘检测和XOR编码的图像自适应隐写算法 [J], 汤莉莉;王鸿辉;谢加良;陈明志
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python 光谱重采样
python 光谱重采样光谱重采样是将原始数据的光谱波长调整为新的波长范围，通常采用插值方法进行处理。
在Python中，可以使用SciPy库中的插值函数来进行光谱重采样。
以下是一个示例代码，演示如何使用Python来进行光谱重采样：```pythonimport numpy as npfrom scipy import interpolate# 原始光谱数据wavelength = np.arange(400, 800, 10) # 波长范围为400-800nm intensity = np.random.random(len(wavelength)) # 随机生成强度值# 新的波长范围new_wavelength = np.arange(450, 750, 5) # 新的波长范围为450-750nm# 使用线性插值方法进行光谱重采样f = interpolate.interp1d(wavelength, intensity)new_intensity = f(new_wavelength)# 打印重采样后的结果print("New Wavelengths:", new_wavelength)print("New Intensity Values:", new_intensity)```在上述代码中，首先生成了原始的波长和强度数据。
然后定义了新的波长范围，并使用 `interp1d` 函数创建了一个插值函数`f`。
最后，通过调用插值函数 `f`，将新的波长范围传入，得到了重采样后的强度值。
注意，这里使用的是线性插值方法，也可以根据需求选择其他插值方法，如三次样条插值等。
python小波变换与还原
在Python中，可以使用pywt库实现小波变换和逆小波变换。
以下是使用pywt库进行小波变换和逆小波变换的示例代码：
python复制代码
import pywt
import numpy as np
# 生成测试信号
data = np.sin(2 * np.pi * np.linspace(0, 1, 1000))
# 进行小波变换
coeffs = pywt.wavedec(data, 'db1')
# 逆小波变换
reconstructed_data = pywt.waverec(coeffs, 'db1')
在上面的代码中，我们首先生成了一个测试信号，然后使用pywt库中的wavedec函数进行小波变换，将信号分解为不同尺度和频率的成分。
wavedec函数的第一个参数是要进行小波变换的信号，第二个参数是小波函数。
在本例中，我们使用的是Daubechies 1小波。
然后，我们使用waverec函数进行逆小波变换，将小波变换后的系数还原为原始信号。
waverec函数的第一个参数是小波变换后的系数，第二个参数是小波函数。
在本例中，我们使用的是Daubechies 1小波。
需要注意的是，在实际应用中，我们需要根据具体的需求选择合适的小波函数和分解级别，以获得最佳的信号处理效果。
基于Cauchy分布模型与NSST变换的图像去噪算法
基于Cauchy分布模型与NSST变换的图像去噪算法王相海;朱毅欢;耿丹;宋传鸣【摘要】In order to solve the problem that the multi-scale transform threshold denoising method does not consider the correlation between sub-band coefficients ,a denoising method based on statisti-cal model is proposed .The non-downsampling Shearlet transform (NSST) has a good directional sen-sitivity ,anisotropy and translation invariance ,which is close to the optimal multi-scale sparse repre-sentation .In this paper , the effectiveness of the Cauchy distribution model as a priori probability model is analyzed .An image denoising algorithm based on the Cauchy distribution model and NSST transform is proposed .The statistical model denoising method based on wavelet and NSST transform based on Laplacian distribution Denoising method are compared .The simulation results show that the presently proposed method has better denoising effect .%非下采样Shearlet变换(NSST)具有良好的方向敏感性,各向异性以及平移不变性,是接近最优的多尺度稀疏表示方法.提出一种基于先验柯西(Cauchy)模型的NSST域图像去噪方法,利用Cauchy分布对NSST变换域子带系数概率分布进行拟合,作为先验分布模型,再通过最大后验概率(MAP)方法估计不含噪声的系数.该方法不但保留了传统统计模型去噪方法中的优点,还通过对NSST具有更好拟合效果的柯西分布模型作为先验的概率分布模型,使估计出的系数更接近于原始图像的系数.大量仿真实验验证了所提出方法的有效性.【期刊名称】《辽宁师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2017(040)003【总页数】8页(P324-331)【关键词】非下采样Shearlet;Cauchy分布模型;最大后验概率;图像去噪【作者】王相海;朱毅欢;耿丹;宋传鸣【作者单位】辽宁师范大学计算机与信息技术学院,辽宁大连 116029;辽宁师范大学计算机与信息技术学院,辽宁大连 116029;辽宁师范大学数学学院,辽宁大连116029;辽宁师范大学计算机与信息技术学院,辽宁大连 116029【正文语种】中文【中图分类】TP391图像在采集和传输过程中不可避免地会受到噪声的污染，因此图像去噪作为图像处理的重要研究领域一直受到高度重视，同时它通常也是更深层次图像处理的基础性工作.图像去噪的目标是在有效去除图像噪声的同时，尽可能地保留图像边缘、纹理等细节信息.近年来，基于小波变换多尺度特性和局部特性的图像去噪方法受到关注，然而虽然小波变换可以很好地捕捉一维信号的奇异性，但是对二维信号的轮廓、边缘和纹理等高维奇异特性的捕捉效果并不理想，为了更好地表示图像的这种高维奇异特性，Ridgelet、Curvelet、Contourlet等多尺度几何工具被提出[1]，特别是近年来被提出的Shearlet变换[2]作为小波变换在多维方向的自然扩展，其基函数具有可变的楔形支撑空间，能够通过剪切和膨胀自适应表示图像的几何边缘，接近最优的二维图像的稀疏表示[3-8].在基于多尺度变换的图像去噪方法中阈值去噪方法通常以简单著称，它将图像的变换域系数当作确定的独立信号进行处理.虽然多尺度变换具有解相关性，但图像多尺度变换子带之间还是会存在一定的联系，如何有效地确定这些系数之间的关系，并使之对图像多尺度变换系数进行有效评估成为基于统计模型图像去噪方法的一个关键问题.事实上，基于多尺度变换的统计模型去噪方法通常需要解决两个问题[9]，一是系数子带的先验概率模型选取问题；另一个是去噪方法的确定.常用的多尺度子带系数的概率分布模型有广义高斯分布(GGD)[10]和拉普拉斯分布(Laplacian)[11]等.本文通过大量实验统计表明，Cauchy分布能够更好地对Shearlet域子带系数进行拟合.基于此，将Cauchy分布模型作为先验概率模型，并采用最大后验概率对Shearlet子带系数进行估计，在此基础上实现去噪操作，取得了很好地去噪效果.K.H.Guo和bate提出的Shearlet变换具有完备的构造理论框架和严格的数学逻辑支持，是仿射系统对多维信号几何特征提取的一个最有效的方法[2,8].该变换作为一种新型的多尺度变换继承了Contourlet变换与Curvelet变换的优点，其与Curvelet变换具有相同的图像近似阶数，但实现更加简单，同时尺度方向比Contourlet变换更加灵活.对于二维信号，Shearlet变换不仅能够检测其所有的奇异点，同时还能够自适应的追踪奇异曲线的方向.Shearlet变换由合成小波理论衍生而来，当维n=2时，具有合成膨胀的仿射系统定义为其中，ψ∈L2(2)，A和B为2×2的可逆矩阵，det Β=1.如果ΨAB(ψ)满足Parseval框架，即对任意f∈L2(2)有则ΨAB(ψ)的元素称为合成小波(composite wavelets).其中，伸缩矩阵Aj与尺度变换相关联，Bl与面积不变的几何变换相关联，如旋转和剪切.当时，其形式就是Shearlet变换，其频率的分解平面图和支撑区域如图1所示.Shearlet的几何性质在频率域上更为直观，对于不同的尺度，支撑在以l为斜率、原点对称的一对梯形区域中，且在随着j的变换所带来的旋转过程中，梯形的面积并不随着l的改变而变化.有关Shearlet变换的更深人理论方面的研究参见文献[12].为了使Shearlet变换具有平移不变特性，仿造非下采样轮廓波变换(Nonsubsampled Contourlet Transform，NSCT)的构造方法，文献[13]中通过用非下采样的Laplacian金字塔算法替换Laplacian金字塔算法，构造了非下采样剪切波变换(Nonsubsampled Shearlet Transform，NSST).NSST分解过程如图2所示，图像经过两层NSST分解实例如图3所示.2.1 最大后验方法估计子带系数假设含噪声图像经过NSST变换后的系数表示成如下形式：其中，y为不含噪声的NSST系数，n为噪声系数.因此可以通过最大后验概率(MAP)方法，最大化ln(y|x)来估计不含噪声的NSST系数y[14]，形式如下：其中,lnpx|y≈lnpn.假如噪声为均值为0的高斯白噪声，因此n服从均值为0的高斯分布，即有其中，σ2为噪声方差，因此只要针对NSST系数进行合适的模型建立，则可估计出不含噪声的系数.2.2 先验柯西分布模型自然图像经过NSST变换的系数分布直方图呈现“高尖峰、长拖尾”的形状，且峰值分布在零点处，不符合传统的高斯分布.常用的多尺度系数先验模型有广义高斯分布(GGD)、拉普拉斯分布(Laplacian)和柯西分布(Cauchy)等.其中Cauchy分布是一个含两参数的概率密度模型，其对“长拖尾”的系数分布具有良好的建模效果.对于系数集X={x1,x2,…,xN}，其Cauchy分布函数的定义为其中,m=1和m=2分别为NSST系数取大、小状态的状态变量；πm(m=1,2)分别表示系数取大、小两个状态的先验概率，满足；为系数取大、小两个状态所对应的Cauchy分布的概率密度函数，其表达式为其中，γm和分别为Cauchy分布的形状参数和位置参数；是待估计的Cauchy分布的参数,可通过极大似然估计法进行估计.下面分别采用广义GGD分布模型、Laplacian分布模型和Cauchy分布模型对两种不同类型测试图像的NSST子带系数进行精度拟合实验，利用极大似然估计法对参数进行估计，并选取 KS(Kolmogorov-Smirnov)值作为评价指标来判别对NSST子带系数的拟合程度.KS的计算公式为其中,Fh(·)和Fe(·)分别为先验概率分布函数和标准分布的累积分布函数.KS越小表明拟合效果越好.图4和表1分别表示了图像的拟合结果以及精度检测结果.从图4和表1可以看出，对于两种不同类型测试图像的NSST子带系数，Cauchy 分布较广义GGD分布和Laplacian分布具有更好的自适应性和拟合效果.可见，在NSST变换域下，Cauchy分布是比广义GDD分布和Laplacian分布拟合精度更好的概率分布函数，因此本文选取Cauchy分布模型对NSST系数进行建模，作为NSST系数的先验模型.2.3 去噪算法的实现过程基于柯西分布模型与NSST变换的图像去噪算法总体步骤如下：Step1 将含噪声图像进行3层NSST分解.Step2 通过蒙特卡罗方法估计噪声方差，再通过极大似然方法估计先验模型的参数.Step3 获得不含噪声的NSST子带系数估计.Step4 将估计得到的子带进行NSST逆变换，获得去噪声图像.为了验证本文提出方法的有效性，选取North Island，Shedao，Lena和Barara 四幅512×512大小的图像进行实验.实验环境为Matlab R2009b.其中，NSST变换选用了“maxflat”非下采样多尺度滤波器和“dmaxflat7”非下采样方向滤波器，分解层数为3，每层子带个数为2，4，8，方向滤波器的分解方向分别为16，32，64.添加的噪声为不同方差的高斯白噪声，实验结果通过去噪图像的主观视觉效果和客观峰值信噪比来(PSNR)评价去噪方法的性能.PSNR定义如下：表2给出了本文提出方法在不同方差下，与NL-Means[15]方法和Wavelet-Bayesian[16]方法相比较之后的客观评价结果，图5为在噪声方差30的情况下，本文提出的方法与对比方法的去噪主观结果，图6为Lena图像经过4倍放大后的去噪结果.首先对图像NSST域的系数子带系数进行拟合实验，获得Cauchy分布较GGD和Laplacian分布具有更好的自适应性和拟合效果；进一步将Cauchy分布作为图像去噪的先验概率模型，通过最大后验概率方法估计出子带的后验系数.在此基础上，提出一种基于Cauchy分布模型与NSST的图像去噪算法，取得了很好的去噪效果.与文献[16]方法相比，对添加噪声方差为30后的图像噪声，去噪后图像的PSNR平均提高1.93 dB,同时从视觉效果上看，该模型在有效去除噪声的同时，较好地保留了原图像中的边缘和纹理细节信息，特别对纹理复杂、丰富的图像具有一定的优势.【相关文献】[1] 焦李成，谭山.图像的多尺度几何分析：回顾和展望[J].电子学报,2003,31(12A):1975-1981.[2] GUO K H,LABATE D.Optimally sparse multidimensional representation usingshearlets[J].SIAM Journal on Mathematical Analysis,2007,39(1):298-318.[3] LAKSHMAN H, LIM W Q, SCHWARZ H, et al.Image interpolation using shearlet based iterative refinement [J].Signal Processing:Image Communication,2015,36(4):83-94.[4] XU K, LIU S H, AI Y H.Application of Shearlet transform to classification of surface defects for metals[J].Image and Vision Computing,2015,35(3):23-30.[5] LI Y M, PO L M, XU X Y,et al.No-reference image quality assessment with shearlet transform and deep neural networks[J].Neurocomputing,2015,154:94-109.[6] GOU K G, LABATE D, LIM W Q.Edge analysis and identification using the continuousshearlet transform[J].Applied and Computational Harmonic Analysis,2009,27(1):24-46. [7] LIU X, YUE Z, WANG J J.Image fusion based on shearlet transform andregional[J].International Journal of Electronics and Communications (AEÜ),2014,68(6):471-477.[8] LIU S Q, SHI M Z, HU S H, et al.Synthetic aperture radar image de-noising based on Shearlet transform using the context-based model[J].PhysicalCommunication,2014,13:221-229.[9] 刘卫华，何明一.基于高斯混合模型图像局部自适应去噪算法[J].系统工程与电子技术,2009,31(12):2806-2808.[10] 王智文,李绍滋.基于多元统计模型的分形小波自适应图像去噪[J].计算机学报,2014,37(6):1380-1388.[11] 付国庆.基于NSCT域各向异性双变量萎缩图像去噪[J].电子设计工程,2012,20(18):178-181.[12] KUTYNIOK G,LABATE D.Shearlets:multiscale analysis for multivariatedata[M].Dordrecht:Springer,2012.[13] EASLEY G, LABATE D, LIM W Q.Sparse directional image representations using the discrete shearlet transform[J].Applied and Computational HarmonicAnalysis,2008,25(1):25-46.[14] 刘薇,徐凌,杨光.基于双树复小波二元统计模型的图像去噪方法[J].中国图像图形学报,2009,14(7):1291-1297.[15] BUADES A, COLL B, MOREL J M.A nonlocal algorithm for image denoising[J].IEEE Computer Vision and Pattern Recognition San Diego,2005,2:60-65.[16] 王相海,刘晓倩,张爱迪,等.曲线拟合确定阈值的非抽取小波贝叶斯图像去噪方法[J].模式识别与人工智能，2016,29(4):322-331.。
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nsct非下采样的轮廓波转换python代码
非下采样的轮廓波转换（NSCT）是一种图像分析和处理技术，可
以用于图像特征提取、图像压缩、图像去噪等任务。
本文将介绍NSCT
的原理、算法以及如何使用Python实现。
1. NSCT原理
轮廓波转换是一种多分辨率的图像分析方法，可以将图像分解成
不同的频带，从而提取不同尺度和方向上的特征信息。
NSCT是一种非
下采样的轮廓波转换方法，相比于传统的轮廓波变换（CWT）更加高效，因为它不需要对每个频带进行下采样。
2. NSCT算法
NSCT算法主要包括分解和重构两个步骤。
2.1分解
NSCT的分解过程可以看作是一个多尺度多方向滤波器组的卷积操作。
具体步骤如下：
(1)对输入图像进行预滤波，通常使用高通滤波器和低通滤波器；
(2)对预滤波后的图像进行分解，使用非对称还原滤波器组和对称还原滤波器组，得到水平、垂直和对角方向的频带；
(3)对每个频带进行非下采样，得到不同尺度和方向上的子带。
2.2重构
NSCT的重构过程是分解的逆过程，可以看作是一个多尺度多方向逆滤波器组的卷积操作。
具体步骤如下：
(1)对每个频带进行上采样，得到相应尺度和方向上的插值系数；
(2)对插值系数进行滤波，使用非对称还原滤波器组和对称还原滤波器组，得到重构图像的各个频带；
(3)对各个频带求和，得到重构图像。
3. Python实现
下面是使用Python实现NSCT的一个简单示例代码：
```python
import numpy as np
from scipy import signal
def nsct(input_image):
#定义滤波器组
highpass_filter = np.array([1, -1])
lowpass_filter = np.array([1, 1])
#预滤波
prefilter_image = signal.convolve2d(input_image, highpass_filter, mode='same')
#分解
h_band = signal.convolve2d(prefilter_image, highpass_filter, mode='same')
v_band = signal.convolve2d(prefilter_image, lowpass_filter, mode='same')
d_band = signal.convolve2d(prefilter_image,
np.outer(highpass_filter, lowpass_filter), mode='same') #非下采样
h_band = h_band[::2, ::2]
v_band = v_band[::2, ::2]
d_band = d_band[::2, ::2]
#重构
reconstructed_image = signal.convolve2d(h_band,
highpass_filter, mode='same') + \
signal.convolve2d(v_band, lowpass_filter, mode='same') +
\
signal.convolve2d(d_band, np.outer(highpass_filter, lowpass_filter), mode='same')
return reconstructed_image
```
以上代码使用了SciPy库中的signal模块来实现滤波和卷积操作。
首先定义了高通和低通滤波器，然后对输入图像进行预滤波，接着进
行分解和重构操作。
最后返回重构后的图像。
4.总结
NSCT是一种非下采样的轮廓波转换方法，可以用于图像特征提取、图像压缩、图像去噪等任务。
本文简要介绍了NSCT的原理和算法，并
给出了使用Python实现NSCT的代码示例。
读者可以根据自己的需求
对代码进行修改和优化。
希望本文能够对理解NSCT和图像处理有所帮助。