Ridgelet变换相关论文
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......
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......
