脊波变换及其在图像处理中的应用

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变换体现了比Wavelet变换更好的处理效果。文中给出了Ridgelet变换的概念及其实现算法,将Ridgelet应用于图像去噪,并和小波去噪加以比较说明其优越性。     

脊波变换及其在图像处理中的应用

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变换体现了比Wavelet变换更好的处理效果。文中给出了Ridgelet变换的概念及其实现算法，将Ridgelet应用于图像去噪，并和小波去噪加以比较说明其优越性。     

基于有限Ridgelet变换的图像去噪

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,极好重建性的Ridgelet变换实现一有限Ridgelet变换（FRIT）。本文将有限Ridgelet变换应用到线状边界明显的图像去噪中,实验结果表明,它比小波去噪取得更好的效果。     

一种基于脊波变换的图像去噪方法

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,而且具有较高的逼近精度.利用脊波变换的方法,设计了一种基于脊波变换的改进的图像去噪算法,该算法采用指数型阈值函数,利用SureShrink自适应阈值.试验结果表明,该方法比起Wavelet全局硬、软阈值,Ridgelet全局硬、软阈值,具有明显的优越性.     

Ridgelet变换在图像边缘提取中的应用

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,并将本文方法与传统的边缘提取方法进行了比较。实验表明,有限脊波变换有更好的边缘提取效果。     

基于FRIT循环抽样声纳图像去噪新方法

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,其对图像边缘的保持效果不佳。有限Ridgelet变换(FRIT)能够有效克服小波变换在处理高维信号时的不足,是一种有效处理二维奇异性信号的新方法。将FRIT处理技术应用在水下声纳图像去噪技术中,基于该方法提出循环抽样FRIT去噪算法,提高了处理结果的信噪比及边缘保持效果。在实验数据比较中,此改进算法优于其它经典方法。     

基于Finite Ridgelet变换的去噪算法研究

该文对Ridgelet变换以及FRIT(FiniteRidgeletTransform)变换作了介绍,并在此基础上提出了基于FRIT变换的平移不变去噪算法。实验证明该算法能有效地去除图像的高斯噪声,同时能很好地保留图像的细节信息。     

改进的基于脊波变换的图像去噪新算法

脊波(Ridgelet)变换能够克服小波变换在处理高维信号时的不足,是一种有效处理二维奇异性信号的新方法;在分析传统脊波阈值去噪法的原理和存在的优缺点的基础上,构造了一种新的阈值函数,并结合SURE阈值,提出了一种改进的基于脊波变换的图像去噪方法;并将其应用于受不同强度高斯噪声污染的图像中,实验结果表明该方法对噪声具有良好的噪声拟制作用,能较好地保留图像的细节信息,去噪性能优于常用方法。     

基于非抽样Contourlet变换的最佳软阈值图像去噪

研究了小波变换在图像处理中的缺陷,以及Contourlet变换在图像处理中产生伪Gibbs失真的原因。为了在多尺度分析框架下改进图像去噪的效果,提出了一种基于非抽样Contourlet变换的图像去噪算法,利用非抽样Contourlet变换的多尺度多方向性以及平移不变性,对加噪图像进行非抽样Contourlet变换得到变换系数,然后对变换系数采用分层最佳软阈值处理,最后将其反变换得到去噪后的图像。实验结果表明,与Contourlet变换图像去噪算法相比,该算法可以达到更好的效果。     

基于非抽样Contourlet变换的最佳软阈值图像去噪

研究了小波变换在图像处理中的缺陷,以及Contourlet变换在图像处理中产生伪Gibbs失真的原因.为了在多尺度分析框架下改进图像去噪的效果,提出了一种基于非抽样Contourlet变换的图像去噪算法,利用非抽样Contourlet变换的多尺度多方向性以及平移不变性,对加噪图像进行非抽样Contourlet变换得到变换系数,然后对变换系数采用分层最佳软阈值处理,最后将其反变换得到去噪后的图像.实验结果表明,与Contourlet变换图像去噪算法相比,该算法可以达到更好的效果.     

Ridgelet变换在图像压缩中的应用

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有限Ridgelet变换（FRIT）的图像压缩方法一FRIT＋DWT。试验结果表明,FRIT＋DWT方法较传统Wavelet方法获得了更高的压缩比和更好的压缩效果。     

A new digital implementation of ridgelet transform for images of dyadic length

Ridgelet transform is a new directional multi-resolution transform and it is more suitable for describing the signals with high dimensional singularities. Finite ridgelet transform is a discrete version of ridgelet transform, which is as numerical precision as the continuous ridgelet transform and has low computational complexity. However, finite ridgelet transform is only suitable for images of prime-pixels length, which is a limitation of its applications in image processing. In this paper, a new digital implementation of ridgelet transform that is suitable for images of dyadic length is proposed. This method not only expands the applications of finite ridgelet transform, but also simplifies the algorithm. First, we introduce the concept of ridgelet transform in the continuous domain. Then, we illustrate finite ridgelet transform and the new method. Finally, we compare the new method with finite ridgelet transform by applying both digital ridgelet transforms to the denoising of images embedded in additive white Gaussian noise and the new method gets a better performance in image denoising. The new algorithm can also be used as the important building block in curvelet transform and get surprising visual performances in denoising for natural image.     

一种新的脊波变换方法

小波变换适用于表示具有各向同性奇异性对象的局部特性,脊波变换适用于表示具有各向异性奇异性对象的局部特性,但是各自对于对方所适用的局部特性的应用效果却不明显.提出了一种新的对脊波理论加以改进的多分辨分析方法--拟脊波多分辨分析方法.该方法统一了小波理论和脊波理论,使小波理论和脊渡理论成为该方法的两种特殊情形.同时它具有对各向同性和异性的奇异性对象的辨识能力.通过实验比较表明,该方法对小波理论和脊波理论优点的组合、缺点的规避相当明显,在图像去噪应用中具有更强的灵活性.     

基于单尺度脊波变换的阈值滤波方法

分析了高斯白噪声在单尺度脊波域中的统计性质，提出了一种新的基于单尺度脊波变换的阈值滤波算法。仿真结果表明，这种算法不仅比传统基于小波变换的各种滤波算法有更高的PSNR值，而且能更好地保持图像细节。     

基于图像处理的高精度仪表判读方法

提出了用图像技术对高精度指针式仪表自动判读的方法,关键问题是视差的检测和仪表图像坐标系统与仪表读数跟踪系统之间坐标的转换。采用脊波提取仪表图像中的直线,利用图像信息控制数控系统动作。实验表明:该读数方法绝对误差为零,非常适合于高精度指针式仪表自动跟踪判读。     

基于第2代Curvelet变换的彩色图像去噪

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彩色图像中的曲线或直线状边缘特征,且具有较高的逼近精度和稀疏表达能力。通过Matlab对512×512的Lena和Babon彩色图像进行仿真实验,结果表明,该算法在视觉效果和性能指标方面都优于小波和Ridgelet算法。