数据采集与处理
數據採集與處理
수거채집여처리
JOURNAL OF DATA ACQUISITION & PROCESSING
2012年
2期
173-178
,共6页
吴巧玲%倪林%何德龙%刘权
吳巧玲%倪林%何德龍%劉權
오교령%예림%하덕룡%류권
图像超分辨率%指纹%非下采样Contourlet变换
圖像超分辨率%指紋%非下採樣Contourlet變換
도상초분변솔%지문%비하채양Contourlet변환
非下采样Contourlet变换(Nonsubsampled contourlet transform,NSCT)采用非抽样金字塔结构和非抽样方向滤波器组构成,具有Contourlet变换所不具备的平移不变性、较高冗余度等优良特性,而且能够克服伪吉布斯现象.图像经过非下采样Contourlet变换后分解成多尺度、多方向的细节信息,这些细节信息代表了图像不同频带不同方向的特征,这就简化了系数之间的关系.基于学习的超分辨率重建算法具有整体的预测性,将非下采样Contourlet变换和基于学习的算法相结合,在一定程度上提高训练精度.针对指纹图像的实验证明该算法具有良好的性能,重建的图像纹理性细节信息较好,基本保持了原指纹图像的特征点,更接近于原始的高分辨率图像.
非下採樣Contourlet變換(Nonsubsampled contourlet transform,NSCT)採用非抽樣金字塔結構和非抽樣方嚮濾波器組構成,具有Contourlet變換所不具備的平移不變性、較高冗餘度等優良特性,而且能夠剋服偽吉佈斯現象.圖像經過非下採樣Contourlet變換後分解成多呎度、多方嚮的細節信息,這些細節信息代錶瞭圖像不同頻帶不同方嚮的特徵,這就簡化瞭繫數之間的關繫.基于學習的超分辨率重建算法具有整體的預測性,將非下採樣Contourlet變換和基于學習的算法相結閤,在一定程度上提高訓練精度.針對指紋圖像的實驗證明該算法具有良好的性能,重建的圖像紋理性細節信息較好,基本保持瞭原指紋圖像的特徵點,更接近于原始的高分辨率圖像.
비하채양Contourlet변환(Nonsubsampled contourlet transform,NSCT)채용비추양금자탑결구화비추양방향려파기조구성,구유Contourlet변환소불구비적평이불변성、교고용여도등우량특성,이차능구극복위길포사현상.도상경과비하채양Contourlet변환후분해성다척도、다방향적세절신식,저사세절신식대표료도상불동빈대불동방향적특정,저취간화료계수지간적관계.기우학습적초분변솔중건산법구유정체적예측성,장비하채양Contourlet변환화기우학습적산법상결합,재일정정도상제고훈련정도.침대지문도상적실험증명해산법구유량호적성능,중건적도상문이성세절신식교호,기본보지료원지문도상적특정점,경접근우원시적고분변솔도상.
