导读：contourlets是由抽样的拉普拉斯金字塔(laplacianpyramid，lp)滤波器和抽样的方向性滤波器组成的小波变换。它具有多分辨率多尺度的优点，冗余度为4/3，且计算快速...
contourlets是由抽样的拉普拉斯金字塔(laplacian pyramid，lp)滤波器和抽样的方向性滤波器组成的小波变换。它具有多分辨率多尺度的优点，冗余度为4/3，且计算快速，但不具有平移不变性。非抽样contourlet(nsct)是由非抽样的拉普拉斯金字塔滤波器和非抽样的方向性滤波器组成的，它不仅具有多分辨率、多尺度的优点，而且具有平移不变性，但冗余度太大，计算速度慢。 surfacelet变换是一种真正意义上的方向性三维小波变换。surfacelets可以对多维信号进行多尺度多方向性分解，相对于小波而言，具有更好的子带稀疏性。 本文主要有两个方面的创新： 一是提出了解析信号contourlet(analytic signal contourlet)变换并将其算法应用在纹理分析上。解析信号contourlet变换是由抑制图像负频率(正频率)的滤波器和contourlet变换组成的，其主要思想是减小contourlet变换的混频现象。实验表明解析信号contourlet变换能很好地抑制图像负频率(正频率)成分，得到更好的方向性，且图像检索率比文献[32]高四个百分点，在计算速度和检索正确率上也优于非抽样contourlet方法。 二是利用surfacelet变换良好的方向性分解特性，提出了一种基于surfacelet变换的视频水印算法。对比实验表明，本算法在抗高斯噪声、mpeg攻击方面具有更好的鲁棒性。
