×

ShearLab 3D:基于紧密支撑的剪切波的忠实数字剪切波变换。 (英语) Zbl 1347.65203号


MSC公司:

65T60型 小波的数值方法
65D18天 计算机图形、图像分析和计算几何的数值方面
65日元 数值算法的封装方法
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用

参考文献:

[1] R.H.Bamberger和M.J.T.Smith。1992年。图像定向分解滤波器组:理论与设计。IEEE图像处理汇刊40,882–893·数字对象标识代码:10.1109/78.127960
[2] E.Candès、 L.Demanet、D.L.Donoho和L.Ying。2006.快速离散曲线变换。SIAM多尺度建模与仿真5,861–899·Zbl 1122.65134号 ·doi:10.1137/05064182X
[3] E.Candès和D.L.Donoho。1999年a。Curvelets–对于具有边的对象,这是一种非常有效的非自适应表示。在A.Cohen、C.Rabut和L.Schumaker(编辑)《曲线和曲面拟合》中。范德比尔特大学出版社,田纳西州纳什维尔,105-120。
[4] E.Candès和D.L.Donoho。1999年b。Ridgelets:高维间歇性的关键?伦敦皇家学会哲学学报A 357,2495–2509·Zbl 1082.42503号 ·doi:10.1098/rsta.1999.0444文件
[5] E.Candès和D.L.Donoho。2004.新的紧曲线框架和具有C2奇点的对象的最佳表示。《纯粹数学与应用数学交流》57、219–266·Zbl 1038.94502号 ·doi:10.1002/cpa.10116
[6] O.克里斯滕森。2003年,框架和Riesz底座简介。伯克ä用户,马萨诸塞州波士顿·doi:10.1007/978-0-8176-8224-8
[7] A.Cohen、I.Daubechies和J.-C.Feauveau。1992。紧支撑小波的双正交基。《纯粹数学与应用数学交流》451992年·Zbl 0776.42020号 ·doi:10.1002/cpa.3160450502
[8] A.L.Cunha、J.Zhou和M.N.Do.2006年。非亚采样轮廓波变换:理论、设计和应用。IEEE图像处理汇刊15,3089–3101·Zbl 05453589号 ·doi:10.1109/TIP.2006.877507
[9] 一、Daubechies。1992年,小波十讲。宾夕法尼亚州费城SIAM·兹比尔0776.42018 ·doi:10.1137/1.9781611970104
[10] 马克·达文波特(Mark Davenport)、马尔科·杜阿尔特(Marco Duarte)、尤妮娜·埃尔达尔(Yonina Eldar)和吉塔·库蒂尼奥克(Gitta Kutyniok)。2012.压缩传感简介。Y.C.Eldar和G.Kutyniok(编辑),《压缩传感:理论与应用》。剑桥大学出版社,马萨诸塞州,1-68·doi:10.1017/CBO9780511794308.002
[11] M.N.Do和Y.M.Lu.2007。多维定向过滤器组和表面过滤器。IEEE图像处理汇刊16,918–931·Zbl 05453802号 ·doi:10.1109/TIP.2007.891785
[12] M.N.Do和M.Vetterli。2005.轮廓线变换:一种高效的定向多分辨率图像表示。IEEE图像处理汇刊14,2091–2106·Zbl 05452706号 ·doi:10.1109/TIP.2005.859376
[13] D.L.Donoho、A.Maleki、M.Shahram、V.Stodden和I.Ur-Rahman。2009.十五年的计算谐波分析可再生研究。科学与工程计算11、8–18·doi:10.1109/MCSE.2009.15
[14] G.Easley、D.Labate和W.Lim。2008年。使用离散shearlet变换的稀疏方向图像表示。应用和计算谐波分析25、25–46·Zbl 1147.68794号 ·doi:10.1016/j.aca.2007.09.003
[15] J.M.Fadili、J.-L.Starck、M.Elad和D.L.Donoho。2010年,MCALab:信号和图像分解及修复的可再现研究。科学与工程计算12,44–63·doi:10.1109/MCSE.2010.14
[16] M.Genzel和G.Kutyniok。2014年。通过通用剪切系统修复的渐近分析。SIAM成像科学杂志7,2301–2339·Zbl 1307.42033号 ·doi:10.1137/140969452
[17] K.等级ö切尼。1993年帧算法的加速。IEEE信号处理汇刊413331-334·Zbl 0841.94009号 ·数字对象标识代码:10.1109/78.258077
[18] P.Grohs、S.Keiper、G.Kutyniok和M.Schä第页。2013年&alpha-分子。应用和计算谐波分析,待发布。
[19] P.Grohs和G.Kutyniok。2014.抛物线分子。已找到。计算。数学。14 (2014), 299–337. ·Zbl 1403.42038号 ·doi:10.1007/s10208-013-9170-z
[20] K.Guo、G.Kutyniok和D.Labate。2006.使用各向异性膨胀和剪切算子的稀疏多维表示。《小波和样条函数》(Athens,GA,2005)。田纳西州纳什维尔纳什博罗出版社,189-201年·Zbl 1099.65148号
[21] K.Guo和D.Labate。2012.使用剪切波的Parseval框架,利用C2surface奇异性对3D数据进行最佳稀疏表示。SIAM数学分析杂志44(2012),851-886·Zbl 1267.42040号 ·数字对象标识代码:10.1137/100813397
[22] B.Han、G.Kutyniok和Z.Shen。2011年,自适应多分辨率分析结构和剪切波系统。SIAM数值分析杂志491921-1946·兹比尔1283.42053 ·数字对象标识代码:10.1137/090780912
[23] S.Hä用户和G.Steidl。2013.带剪切波正则化的凸多类分割。国际计算机数学杂志90,1,62–81·Zbl 1278.65208号 ·doi:10.1080/00207160.2012.688960
[24] S.Hä用户和G.Steidl。2014.快速有限剪切波变换:教程。阿尔西夫1202.1773。
[25] F.Herrmann、D.Wang、G.Hennenfentn和P.P.Moghaddam。2008.基于Curvelet的地震数据处理:一种多尺度和非线性方法。地球物理学73,A1–A5·doi:10.1190/1.2799517
[26] S.Keiper。2012.柔性剪切变形—稀疏近似和字典学习。理工大学ä柏林,学士学位论文。
[27] P.Kittipoom、G.Kutyniok和W.Lim。2012.建造紧凑支撑的剪切框架。构造近似值35、21–72·Zbl 1239.42031号 ·doi:10.1007/s00365-011-9142-y
[28] G.Kutyniok和D.Labate。2012.剪毛机简介。G.Kutynio(编辑),Shearlets:多元数据的多尺度分析。伯克ä用户马萨诸塞州波士顿,1-38·Zbl 1251.42010年 ·doi:10.1007/978-0-8176-8316-0_1
[29] G.Kutyniok、J.Lemvig和W.Lim。2012年a。通过紧支撑剪切框架实现3D函数的最佳稀疏近似。SIAM数学分析杂志44,2962–3017·Zbl 1252.42043号 ·doi:10.1137/110844726
[30] G.Kutyniok和W.Lim。2011年。紧密支撑的剪刀最稀疏。近似理论杂志1631564-1589·Zbl 1226.42031号 ·doi:10.1016/j.jat.2011.06.005
[31] G.Kutyniok和W.Lim。2012.使用小波和剪切波进行图像分离。《计算机科学、曲线和曲面讲稿》(法国阿维尼翁,2010年)、Jean-Daniel Boissonnat、Patrick Chenin、Albert Cohen、Christian Gout、Tom Lyche、Marie-Laurence Mazure和Larry Schumaker(编辑)。第6920卷,第416–430页·Zbl 1345.94007号 ·doi:10.1007/978-3-642-27413-8_26
[32] G.Kutyniok和T.Sauer。2009。自适应方向细分方案和剪切子多分辨率分析。SIAM数学分析杂志41,1436–1471·Zbl 1193.42127号 ·网址:10.1137/08072276X
[33] G.Kutyniok、M.Shahram和X.Zhuang。2012年b。ShearLab:数字抛物线缩放算法的合理设计。SIAM成像科学杂志5,1291–1332·Zbl 1257.42048号 ·数字对象标识代码:10.1137/10854497
[34] W.Lim公司。2010.离散剪切变形:一种新的方向变换和紧支撑剪切变形框架。IEEE图像处理汇刊19,1166–1180·兹比尔1371.94233 ·doi:10.1109/TIP.2010.2041410
[35] W.Lim公司。2013.不可分离剪切变形。IEEE图像处理学报22,2056–2065·Zbl 1373.94251号 ·doi:10.1109/TIP.2013.2244223
[36] M.Maggioni、G.Boracchi、A.Foi和K.Egiazarian。2012.通过可分离的4-D非局部时空变换进行视频去噪、去块和增强。IEEE图像处理汇刊21,3952–3966·Zbl 1373.94272号 ·doi:10.1109/TIP.2012.2199324
[37] S.马拉特。2008年,《信号处理的小波之旅:稀疏方法》(第二版)。学术出版社,马萨诸塞州剑桥·Zbl 1170.94003号
[38] P.S.Negi和D.Labate。2012.三维离散剪切波变换和视频处理。IEEE图像处理汇刊21,2944–2954·Zbl 1373.94518号 ·doi:10.1109/TIP.2012.2183883
[39] E.Simoncelli、W.Freeman、E.H.Adelson和D.Heeger。1992.可变换多尺度变换。IEEE信息理论汇刊38,2587–607·doi:10.1109/18.119725
[40] J.-L.Starck、M.Elad和D.L.Donoho。2005.通过结合稀疏表示和变分方法进行图像分解。IEEE图像处理汇刊14,1570–1582·Zbl 1288.94012号 ·doi:10.1109/TIP.2005.852206
[41] J.-L.Starck、F.Murtagh和M.J.Fadili。2010年。稀疏图像和信号处理:小波、曲线、形态多样性。剑桥大学出版社,英国剑桥·Zbl 1196.94008号 ·doi:10.1017/CBO9780511730344
[42] A.Woiselle、J.-L.Starck和M.J.Fadili。2010年,三维曲线变换和天文数据恢复。应用和计算谐波分析28,2,171–188·兹比尔1211.42029 ·doi:10.1016/j.acha.2009.12.003
[43] A.Woiselle、J.-L.Starck和M.J.Fadili。2011年,利用快速曲线变换对三维数据进行去噪和修复。数学成像与视觉杂志39,2,121–139·Zbl 1255.68273号 ·doi:10.1007/s10851-010-0231-5
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。