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第二代Curvelet变换及其在图像融合中的应用研究  
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【英文题名】 Research on the Theory of the Second Generation Curvelet Transform and Its Applications in the Image Fusion
【作者】 宋英姿;
【导师】 李庆武;
【学位授予单位】 河海大学;
【学科专业名称】 通信与信息系统
【学位年度】 2007
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 河海大学
【网络出版投稿时间】 2007-04-29
【关键词】 第二代Curvelet变换; 图像融合; 边缘检测; 图像去噪;
【英文关键词】 the Second Generation Curvelet Transform; Image Fusion; Edge Detection; Image De-Noising;
【中文摘要】 Curvelet(曲波)作为一种新的多尺度分析的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的稀疏表达能力。第二代Curvelet变换理论的提出也使得其理论更易理解和实现。目前关于第二代Curvelet变换理论的研究刚刚起步,如何在实际图像处理中应用该理论还有很多工作要做。将Curvelet变换引入图像融合,能够更好的提取原始图像的特征,为融合图像提供更多的信息。 本文首先介绍了图像处理中几种常用的变换,接着分析了第二代Curvelet变换的原理,讨论了它的实现算法。将第二代Curvelet变换引入图像融合领域,首先对图像进行Curvelet变换,然后在相应的尺度上利用融合规则将Curvelet系数融合,最后进行重构得到融合结果。通过实验分析得到适合Curvelet变换使用的融合规则。实验表明对于多聚焦图像,Curvelet变换的融合算法均优于小波变换的融合算法,特别是采用基于边缘的融合规则时Curvelet变换的融合效果改进更好。 针对经典去噪算法的缺点,本文改进了Curvelet去噪中原有的阈值函数,将...
【英文摘要】 Curvelet, as a revolutionary method of Multiscale Geometric Analysis, is better suitable in analyzing the property of 2D curves and straight line like edge in comparison to the conventional wavelet method. It is revolutionary also in the sense of higher accuracy close to limits and better sparse representations. This is more effectively demonstrated in the second generation curvelet transform. Understanding plenty work wants to do, as the study of curvelet transform has just started. This paper i...
【更新日期】 2007-05-23

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导师:李庆武    导师单位:河海大学计算机及信息工程学院    学位授予单位:河海大学
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