本文介绍了如何使用MATLAB进行非下采样轮廓波变换（NSCT）来提取人脸图像的特征。通过NSCT变换，选取特定频带的统计特性（如均值、标准差和能量），得到的特征向量可用于人脸识别任务。文中提供了一个简单的代码示例，但实际应用可能需要更复杂的步骤和参数调整。
基于NSCT变换的人脸图像特征提取 MATLAB 仿真
NSCT（Nonsubsampled Contourlet Transform）是一种用于图像处理的多尺度、多方向的变换方法。在本文中，我们将探讨如何使用 MATLAB 实现基于 NSCT 变换的人脸图像特征提取，并提供相应的源代码。
特征提取是计算机视觉领域中的重要任务，它能够从原始图像中提取出具有代表性的信息，用于后续的分类、识别等任务。在人脸识别中，提取有效的人脸特征对于实现高准确率的识别至关重要。
下面是使用 MATLAB 实现基于 NSCT 变换的人脸图像特征提取的代码：
% 步骤 1：读取人脸图像
image = imread('face_image.jpg');
% 步骤 2：进行 NSCT 变换
coeffs = nsctdec
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