基本介紹
- 中文名：Contourlet變換
- 屬性：圖像原理
- 時間：2002年
- 提出者：Do和Vetterli
對於實際低對比度紅外圖像，這些方法都不可避免地會帶來噪聲增強過度和圖像細節增強不足的現象。頻域處理方法主要有基於傅立葉變換的算法、基於小波變換的算法等。二者在圖像增強時都易產生“振鈴”現象。此外，基於傅立葉變換的算法會造成細節信息損失，基於小波變換的增強方法通過在變換域中對小波係數進行處理，增強圖像部分細節的同時有效地抑制了圖像噪聲。但是由一維小波張成的二維可分離小波基只有有限的方向，不能很好地表示圖像中的方向信息，細節信息的增強明顯不足。多尺度幾何分析理論(MGA)的提出和發展彌補了小波變換的這一缺陷。2002年Do和Vetterli在繼承小波多尺度分析思想的基礎上提出一種新的非自適應的方向多尺度分析方法——Contourlet變換，它能在任意尺度上實現任意方向的分解，擅長描述圖像中的輪廓和方向性紋理信息，很好地彌補了小波變換的不足。
Contourlet變換是一種新的圖像二維表示方法，具有多解析度、局部定位、多方向性、近鄰界採樣和各向異性等性質，其基函式分布於多尺度、多方向上，少量係數即可有效地捕捉圖像中的邊緣輪廓，而邊緣輪廓正是自然圖像中的主要特徵。Contourlet變換的基本思想是首先用一個類似小波的多尺度分解捕捉邊緣奇異點，再根據方向信息將位置相近的奇異點匯集成輪廓段。選用Burr和Adelson於1983年提出的拉普拉斯塔式濾波器結構(LP)對圖像多解析度分解來捕捉奇異點。LP分解首先產生原始信號的一個低通採樣逼近及原始圖像與低通預測圖像之間的一個差值圖像，對得到的低通圖像繼續分解得到下一層的低通圖像和差值圖像，如此逐步濾波得到圖像的多解析度分解。二維方向濾波器組(DFB)套用於LP分解得到的每一級高頻分量上，在任意尺度上可分解得到2的n次方數目的方向子帶。圖像每次經LP子帶分解產生的高通子帶輸入DFB，逐漸將點奇異連成線形結構，從而捕獲圖像中的輪廓。LP與DFB結合形成雙層濾波器組結構，稱為塔形方向濾波器組(PDFB)，由於該變換以輪廓段形式的基函式逼近原始圖像，因此也稱為離散Contourlet變換。DFB的優點是對於高頻部分的表現更加優秀，而LP分解的每一層將圖像分解為高頻部分和低頻部分，Contourlet變換很好地結合了兩者的共同優點。圖1給出了離散Contourlet變換的濾波器組結構圖，原始粗糙圖像經PDFB結構多層分解可得到多尺度多方向的子帶圖像。圖2則給出了一種Contourlet頻域分解圖(Z=3，2^3=8)，在實際套用中，方向數一般隨著尺度增大而增多。相比臨界採樣小波方案，LP分解在高維情況下每層僅產生一個帶通圖像，避免了擾頻現象(因為LP濾波器組僅對低通圖像進行了下採樣)，因此Contourlet變換能有效地套用在圖像增強領域。
