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数字仿射剪切变换:图像/视频处理中的快速实现和应用。 (英语) 兹比尔1387.94025

与曲线集的前身一样,剪切波可以比小波更有效地捕捉低维集上的变化,小波可以简洁地捕捉逐点变化,但需要更多系数来编码沿曲线、曲面等的变化。与曲线相比,剪切波具有抛物线膨胀生成的群结构,平移和剪切,在这个意义上类似于小波。作者早期的工作表明,仿射剪切紧框架可以视为具有MRA结构的仿射小波紧框架的子采样系统。
一个为(k,x在mathbb{R}^d中)和(U)a(d乘以d)矩阵写入(f_{U;k}=|\det{U}|^{1/2}f(Ux-k)。出现在小波和剪切波系统中的特定矩阵包括(a_lambda=\text{diag}(lambda^2,lambdaI{d-1})\(M_\lambda=\lambda^2 I_d)\(E_n),一种块矩阵,其左上块的第(n-k)列等于(I_n)的第(k)列,其右下块为(I{d-n}),其余块为零\(D_\lambda=\text{diag}(1,\lambda I_{D-1}));和\(S^{\vec\tau}\),第一行是\((1,\vec\t au)\)的\(d\乘以d\)矩阵,其其他行是对应的\(I_d\)行,其中\(vec\tao=(\tau_2,\dots,\tau_d)\ in \mathbb{R}{d-1}\)。
一个(准静态)(d)维仿射小波系统由生成器的(k)inmathbb{Z}^d)的所有移位组成\[\文本{AS}(\varphi,\{\Psi_j\}_{j}^\infty)=\{varphi_{M_\lambda^j}\,\}\cup\{\Psi_{S^{-\vec\ell}A^{j}_\lambda E_n}^{j,\vec{ell}}:n=1,\dots,d,|\vec\ell|\leq\vec{s} _j(_j)\}_{j=j}^英寸\]带有特定选项\(\vec{s} _j(_j)\在\mathbb中{N} _0(0)^{d-1}\)和\(\lambda>0\)。
一个(准静态)(d)维仿射小波系统由生成器的(k)inmathbb{Z}^d)的所有移位组成\[\文本{WS}(\varphi^{J},{\Psi}_J\}_{J=J}^\infty=\{\varphi_{M_{lambda}^J}{s} _j(_j)\}_{j=j}^英寸\]
定理2.1表明,如果某些Fourier域恒等式适用于生成元,则仿射剪切波系统(文本{AS}(varphi,{Psi_j}_j=j}^infty)将形成一个紧框架。在Sect。2.2满足所需恒等式的发电机系统是从频率单位的规则分区开始构建的。定理2.3表明,当且仅当不同发生器的频率支持不相交时,(text{AS}(\varphi,\{Psi_j\}{j=j}^ infty)从某个基尺度开始生成仿射小波紧框架。小波和剪切波发生器之间的关系是\(psi^{j,\vec\ell}=\lambda^{-(d-1)j}\psi^},\vec \ell}(S^{-\vec\ ell}d\lambda ^{-j}\cdot)\)。
第3节着重于从固定样本规模开始,在离散坐标系中制定框架标准。的分解和重建步骤数字的仿射剪切变形在算法1和算法2中给出,冗余率基本上是通过(d2^d)估计的,但在实际中显示出更低的冗余率。主要计算在离散傅里叶域中进行。去噪或修复应用程序的性能是根据PNSR来报告的,定义为\(\text{PNSR}(u,\tildeu)=10\log_{10}\Bigl(\frac{255^2}{\text{MSE}(u,\tilde u)}\Biger)\),其中\(u\)是去噪或修补的近似重建。在教派。4、将作者的实现(DAS)与双树复小波变换(DT-\(mathbb{C})WT)、标准剪切波变换(DNST)、曲线(FDCT)和另一个修复系统(TP-\(mathbb{C})TF)进行了比较,并在不同噪声水平下显示了与这些系统一致的结果,在大多数研究的情况下都有适度的改善。

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94A08型 信息与通信理论中的图像处理(压缩、重建等)
94甲12 信号理论(表征、重建、滤波等)
42B05型 傅里叶级数和多变量系数
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单位10 图像处理的计算方法
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68瓦40 算法分析
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