一、引言
介绍光照不变量的概念和在计算机视觉领域中的重要性，介绍本文的研究背景和意义，阐述论文的研究目的和主要贡献。
二、相关研究
介绍目前光照不变量的主要提取方法，包括颜空间转换、直方图均衡化、NSCT等方法，并分析其存在的问题。同时介绍目前自适应平滑算法的研究现状。 三、NSCT和自适应平滑的融合算法
详细介绍本文提出的NSCT和自适应平滑的融合算法，包括算法原理和具体实现流程。主要包括以下内容：
1. NSCT的介绍和原理；
2. 自适应平滑算法的介绍和原理；
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3. NSCT和自适应平滑的融合算法的细节和具体实现流程；
4. 实验中使用的数据集和指标。
弹跳床四、实验结果与分析
对比本文算法与其他主流算法的实验结果，展示本文算法的优越性。同时，对不同参数设置下的实验结果进行分析和探讨，验证算法的有效性。
五、结论和展望
总结本文的研究工作，再次强调本文算法的优越性和创新性。同时，展望未来该领域的发展方向，指出本文算法仍然存在的不足和可以改进的方向。第一章节：引言
随着计算机视觉技术的不断发展，光照不变量的提取已经成为了图像处理和计算机视觉领域中的重要研究内容。光照不变量通常是指在不同光照条件下仍能够保持不变的图像特征，这些特征可以在图像匹配、目标检测和识别等方面发挥重要作用。在实际应用中，由于场景的光照条件复杂多变，故光照不变量的提取成为了计算机视觉中的重要问题之一。硬质合金模具
光照不变量提取的传统方法主要包括颜空间转换、亮度归一化和直方图均衡化等。然而，这些方法存在一定的局限性，如对光照变化较为敏感、易受到图像噪声的干扰等。为了解决这些问题，一些新的方法被提出，如基于小波变换的方法、非局部均值去噪方法和基于NSCT图像处理方法等。
NSCT（Nonsubsampled Contourlet Transform）是一种既能保留图像纹理细节和轮廓，又能提取多尺度和多方向信息的一种图像变换方法。它对于图像光照不变性的处理具有良好的效果，逐渐成为了算法的研究热点。自适应平滑算法是一种能自适应地调整平滑强度的技术，它可以在一定程度上去除图像中的噪声，提高光照不变性。
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xxx0123本文旨在研究如何将NSCT和自适应平滑算法进行融合，提高光照不变量的提取效果。具体地，本文提出了一种基于NSCT和自适应平滑的融合算法。利用NSCT提取图像的边缘信息和纹理细节，然后将其与自适应平滑算法结合起来，消除干扰噪声。通过实验比较和分析，证明了该融合算法能够有效提高光照不变性的提取效果，并取得了优于传统方法的表现。
本文的主要贡献在于提出了一种融合NSCT和自适应平滑算法的光照不变量提取方法，不
仅能够有效提高算法的准确率，而且具有较好的实用价值。本文结构将分为五个部分，第二部分是相关研究，第三部分是NSCT和自适应平滑的融合算法，第四部分是实验结果与分析，第五部分是结论和展望。第二章节：相关研究www.hnnn
近年来，图像处理和计算机视觉领域的研究人员对光照不变量的提取进行了广泛的探索和研究。在此基础上，一些新的方法被提出，如基于小波变换的方法、非局部均值去噪方法和基于NSCT图像处理方法等。
基于小波变换的方法是一种常用的图像处理技术，它可以保留图像的细节信息，适用于图像去噪和边缘检测等应用。然而，在光照变化较为复杂的场景下，该方法容易受到光照变化的干扰，无法实现良好的光照不变性。
非局部均值去噪方法是一种基于图像自相似性的噪声滤除方法，它通过寻相似像素的方式去除噪声。该方法能够有效去除高斯噪声和随机噪声等，但是对于图像的纹理细节和边缘信息的保留不太理想。
NSCT是一种能提取图像纹理细节和边缘信息的图像处理方法，它能够在不同尺度和不同
方向上提取图像特征，具有良好的光照不变性。因此，NSCT逐渐成为了光照不变量提取的研究热点，得到了广泛的应用和研究。
自适应平滑算法是一种能自适应地调整平滑强度的技术，它可以在一定程度上去除图像中的噪声，提高光照不变性。该方法通过对图像局部统计特征的计算，确定平滑窗口的大小和滑动步长，从而实现对图像的平滑处理。
近年来，一些研究者将NSCT和自适应平滑算法进行了融合，提高了光照不变量的提取效果。如文献[1]将NSCT和自适应平滑算法融合，利用NSCT提取图像的边缘信息和纹理细节，然后将其与自适应平滑算法结合起来，消除干扰噪声。实验结果表明，该方法能够有效提高算法的准确率。
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