轮廓波-非下采样轮廓波NSCT

轮廓波-非下采样轮廓波NSCT

1、定义

a) NSCT变换主要由两部分组成:
① 尺度分解的非下采样金字塔滤波器组(Non Subsampled Pyramid Filter Bank,NSPFB)
② 方向分解的非下采样方向滤波器组(Non Subsampled Directional Filter Bank,NSDFB)

b) NSCT也称作塔型滤波器组,它的实现结合了多方向分析和多尺度分析,属于一种多分辨、多局域、多方向的图像表示方法。

2、分解过程

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

3、应用

① NSCT+CNN

在这里插入图片描述

② NSCT_SENet

在这里插入图片描述

③ C-CNN

论文:C-CNN: Contourlet Convolutional Neural Networks
在这里插入图片描述

④ Complex Contourlet-CNN

论文:Complex Contourlet-CNN for polarimetric SAR image classification
在这里插入图片描述

版权声明:本文为CSDN博主「ru-willow」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接:https://blog.csdn.net/qq_39630875/article/details/112573113

ru-willow

我还没有学会写个人说明!

暂无评论

发表评论

相关推荐

yoloV5(一)目标检测概述

机器视觉要解决哪些问题? 机器视觉主要解决的问题有图像分类问题、目标检测问题、图像分割问题。 图像分类:识别出图像中的物体的类型。例如上图中第一个图,输入图片识别出图片中的物体为猫,而不需

目标检测入门之非最大值抑制(NMS)算法

1 引言
非最大值抑制是一种主要用于目标检测的技术,旨在从一组重叠框中选择最佳边界框。在下图中,非最大值抑制的目的是删除黄色和蓝色框,这样我们只剩下绿色框作为最终的预测结果。
闲话少说,我们直接进入