RIDGELET变换相关论文
Curvlet变换因其具有很强的方向性,使它能同时获得对图像平滑区域和边缘的稀疏表示.采用不等间距的快速傅里叶变换方法可实现快速C......
本文在分析Ridgelet变换的基础上,研究了Curvelet变换的基本原理及实现方法.小波变换在处理点奇异信号时比较适用,和小波变换相比,......
Ridgelet是继小波变换(Wavelet)后提出的一种新型的多尺度分析方法。对于SAR图像中的舰船尾迹特征检测，Ridgelet变换体现了比Wavele......
会议
常用的图像直线特征检测算法如霍夫变换(Hough transform)和拉东变换(Radon transform),存在计算量大、抗噪能力弱等问题。为此,提......
众所周知,Wavelet 分析能够对具有点奇异性信号进行有效的描述,但对于高维空间中沿各种曲线、曲面和超曲面分布的奇异性信号来讲,W......
小波理论是近年来迅速发展起来的一种时频信号分析理论，它在时频域同时具有良好的局部性，并且具有可变的时频域分辨率的性质，这些都是......
学位
图像增强和边缘检测是图像处理中的重要内容。边缘蕴含了图像丰富的内在信息，广泛应用于图像分割和图像分类中；工业应用中，常见的是矩......
为提高多文种文档图像的文种识别的效率,提出基于Ridgelet变换的多文种识别方法。对文档图像数据库进行Ridgelet变换,对得到的Ridg......
曲波(Curvelet)作为一种新的多尺度分析方法比小波更加适合分析二维图像中的曲线或直线状边缘特征,而且具有更高的逼近精度和更好......
与小波变换相比,Curvelet变换更好地表达图像的边缘和细节,因此更适合多尺度图像去噪。针对软阈值和硬阈值去噪方法存在的不足,提......
Ridgelet变换特别适合描述具有直线或超平面奇性的高维信号.本文将介绍有关Ridgelet变换的理论,并在此基础上提出一种新的基于正交......
提出了一种基于Curvelet变换来抑制合成孔径雷达(SAR)图像中噪声的方法,Curvelet是一种新的多尺度变换理论,具有各向异性的特征,克......
期刊
Ridgelet变换是继小波(Wavelet)变换后提出的一种新型的多尺度分析方法.它不仅具有小波变换的优点,还能更有效地表示图像的线性性......
文章介绍了小波变换和脊波变换在表达信号特征上的区别、脊波变换的实现方式,讨论了基于脊波变换的图像融合思想。通过一系列图像......
1999年，Stanford大学的E．J．Candes和D．L．Donoho教授提出了信号的一种新的多尺度表示法——Ridgelet变换，它特别适合于具有直线或超平面奇......
声纳图像背景复杂,对比度差,边缘恶化,不易判读图像边缘。对声纳图像执行小波变换能够有效去除噪声,但是由于小波的局限性,其对图......
Ridgelet是继小波变换(Wavelet)后提出的一种新型的多尺度分析方法。对于图像中的直线状和超平面的奇异性问题,Ridgelet变换体现了......
线性特征是图像的一种重要局部特征,它常常决定图像中目标的形状。线性特征的提取在图像匹配、目标描述与识别以及运动估计、目标......
Curvelet变换是继小波变换和Ridgelet变换之后,更适合图像处理的一种多尺度变换,它能同时获得对图像平滑区域和边缘部分的稀疏表达......
从SAR图像相干斑噪声的统计特点出发，将Curvelet变换与隐马尔可夫树（HMT）模型相结合，提出了一种基于Curvelet域隐马尔可夫树（HMT）模型的......
提出将BayesShrink阈值估计与硬阈值方法相结合并利用Curvelet方法对图像进行去噪的方法。经验证，此法优于BayesShrink小波去噪与传......
鉴于地震数据反映的物理界面的空间展布往往具有直线、平面等特性,小波变换进行震压缩处理不能很好地反映这一特性,根据Ridgelet变......
小波变换在分析二维图像中曲线或者直线边缘特征方面存在明显不足,而由小波变换而来的Curvelet变换具有很强的方向性,能更好地逼近......
小波变换对图像消噪能够起到较好的效果,但是对图像中线性区域的处理存在局限性。Curvelet变换是一种新的具有方向性的多尺度变换,......
有限Ridgelet变换(FRIT)能够有效利用有限Radon变换(FRAT)和小波变换处理二维信号的一维奇异性。但是在有限Radon变换中,直线是以......
地震偏移波动方程成像问题本质上讲是数学逆问题,传统方法求解采用的基函数具有明显的不足,针对其存在的不足,以及研究对象的地质......
给出了Ridgelet变换的概念及其实现算法,将Ridgelet应用于图像去噪,并提出了基于Ridgelet变换域的软硬阈值折衷去噪法,并采用不同......
Ridgelet 变换是一种新的图像多尺度几何分析(MGA)方法,它能有效地对图像进行多尺度,多方向的描述。M．N．Do 提出一种可逆的,正交化的......
本文提出一种基于Curvelet变换域的局部区域能量匹配度的图像融合算法。该算法利用Curvelet变换多尺度和各向异性特征,可在保持图......
Ridgelet变换是继小波变换之后提出的一种新的多尺度变换,它能比小波变换更好地表达高维线性奇异性。Finiteridgelet是ridgelet变......
实现农产品图像噪声的有效滤除,是农产品图像处理的一项基础性工作。针对苹果图像中经常出现的各类随机噪声,以高斯白噪声和脉冲噪......
Ridgelet变换是继小波（Wavelet）变换后提出的一种新型的多尺度分析方法。它不仅具有小波变换的优点，还能更有效地表示图像的线性性质......
本文介绍了Ridgelet变换理论,利用Ridgelet变换的多方向性,提出一种基于正交有限Ridgelet变换的图像边缘提取方法,并将本文方法与......
纹理方向检测是图像处理中经常遇到的问题,其检测效果直接影响到模式识别。基于有Radon变换的方法和特点,给出了一种新的具有直线......
面波压制是地震数据处理中的一个重要问题．常规的处理方法虽然能在一定程度上压制面波，但是在处理过程中只是单一的利用面波的一种特......
为了更好地保留图像的高频细节信息,有效地避免图像重构中出现边缘扭曲现象。提出一种基于USFFT Curvelet变换的图像去噪算法。该......
Curvelet变换是一种新的多尺度几何分析方法，在图像处理领域有其自身的优点。通过改进的curvelet变换图像降噪方法，对地震数据进行处......
提出一种新的图像哈希函数,这种函数可以为不同图像内容的输入提供唯一的一个哈希值。通过使用特殊的图像HASH函数来完成签名信息......
Ridgelet是继小波变换(Wavelet)后提出的一种新型的多尺度分析方法,它特别适合于具有直线或超平面奇异性的二维信号的描述,而且具......
提出了一种基于Curvelet变换来抑制合成孔径雷达（SAR）图像中噪声的方法，Curvelet是一种新的多尺度变换理论，具有各向异性的特征，克服了......
提出基于第2代Curvelet变换的彩色图像去噪算法,克服小波变换在表达彩色图像边缘的方向特性等方面的内在缺陷。该算法适合分析二维......
舰船尾迹的检测研究有利于合成孔径雷达（SAR）对舰船的检测与识别。针对SAR图像中舰船尾迹的检测,图像去噪是图像预处理中重要的一个......
最近, Stanford大学E J Candes和D L Donoho教授提出了一种新的多尺度变换-Ridgelet变换,它特别适合于具有直线或超平面奇性的高维......
由Donoho等提出的有限正交Ridgelet变换成功应用于高噪声图像的边缘检测和分割，但由于有限Radon的“缠绕”现象使得在该方法图像的......
提出了基于平移不变的ridgelet去噪方法,与平移不变小波去噪相比较,试验结果表明平移不变的ridgelet算法在消除和抑制噪声的同时能......
Curvelet是继小波和Ridgelet之后一种新的图像多尺度表示方法,Curvelet具有多尺度,多方向的特性,属于高度各向异性的变换。第二代C......
给出了Ridgelet变换的理论,并提出了一种基于尺度因子与Ridgelet变换的图像去噪算法,将Ridgelet应用于图像去噪并与小波去噪进行比......
Ridgelet是一种新的信号分析方法,它适合于具有直线或超平面奇异性的二维信号的描述,目前,针对特定大小的离散图像,又提出了正交有......
警用飞行器在处置大规模群体突发事件、重点地域巡逻和反恐等很多军事及民用领域具有广泛的应用价值，国外对警用飞行器展开了广泛而......
地震数据处理,特别是对波动方程地震偏移成像方法的研究是二十世纪后期研究的主要方向,建立在波场反向外推基础上的波动方程地震偏......
