基于第二代Curvelet变换的自适应图像增强

• 作者: 张亚新 耿则勋 赵振磊 隋雪莲
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 小波变换 Ridgelet变换 Curvelet变换 图像增强
• 年，卷（期）: 2009,（9）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 192-195
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3214字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.09.056

摘要

Curvelet是继小波和Ridgelet之后一种新的图像多尺度表示方法,Curvelet具有多尺度,多方向的特性,属于高度各向异性的变换.第二代Curvelet变换克服了第一代Curvelet变换的高数据冗余度问题,特别是基于"Wrapping"方式的第二代离散Curvelet算法,不仅运算快速、几何真实,而且快速可逆.因此,将第二代Curvelet变换用于图像增强,并通过自适应地确定Curvelet分解子带的噪声水平,实现了一种自适应图像增强方法.实验结果表明,同基于小波变换的图像增强方法相比,该方法具有明显的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	耿则勋	信息工程大学测绘学院	47	390	11.0	17.0
2	隋雪莲	信息工程大学测绘学院	2	16	2.0	2.0
3	赵振磊	信息工程大学测绘学院	5	28	3.0	5.0
4	张亚新	信息工程大学测绘学院	3	17	2.0	3.0