基于学习的NSCT的指纹图像超分辨率重建

• 作者: 何德龙 倪林 刘权 吴巧玲
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 图像超分辨率 指纹 非下采样Contourlet变换
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 页码范围: 173-178
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3830字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-9037.2012.02.009

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	倪林	中国科学技术大学电子工程与信息科学系	48	408	13.0	18.0
2	吴巧玲	中国科学技术大学电子工程与信息科学系	3	27	3.0	3.0
3	何德龙	中国科学技术大学电子工程与信息科学系	3	27	3.0	3.0
4	刘权	中国科学技术大学电子工程与信息科学系	8	37	3.0	6.0