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图像的多选择性金字塔分解:具有自适应角度选择性的小波。 (英语) Zbl 1213.42143号

小结:过去几年,人们设计了许多技术,以便在从一小组原子函数的特定变换的图像分解中添加适当的方向性概念。例如,我们要提到的是,在方向小波、可控制滤波器、双树小波变换、曲线、波原子、脊波包等方面的工作。一般来说,最能代表的特征是直线或平滑曲线,就像那些定义物体轮廓的特征一样(例如,在曲线处理中)或定向纹理(例如,波原子、脊波包)。然而,真实图像也呈现出一组方向性较差、各向同性更强的细节,如角点、斑点、纹理成分等。本文为所有这些图像元素开发了一种自适应表示,从高方向元素到完全各向同性元素。通过将这些图像特征分解为具有可变角度选择性的方向小波的Littlewood-Paley框架,这个新工具确实可以相对于这些图像特征进行调整。在这种分解中,二维小波在角度行为上继承了双正交圆形多分辨率框架的一些特殊性。因此,我们的方法可视为图像的角度多选择性分析。本文最后给出了该方法在图像去噪和N项非线性逼近领域的两个应用。

MSC公司:

42立方厘米 涉及小波和其他特殊系统的非三角调和分析
65T60型 小波的数值方法
68平方英寸10 图像处理的计算方法
94A08型 信息与通信理论中的图像处理(压缩、重建等)
62华氏35 多元分析中的图像分析
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全文: 内政部

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