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发表时间：2008-03-01
摘要:
给出了Ridgelet变换的概念及其实现算法,将Ridgelet应用于图像去噪,并提出了基于Ridgelet变换域的软硬阈值折衷去噪法,并采用不同的阈值自适应地对不同的Ridgelet子带进行阈值化.实验结果表明该方法优于小波图像去噪方法.
刊名：计算机应用与软件
发表时间：2006-01-01
摘要:
Ridgelet变换是一种新的图像多尺度几何分析(MGA)方法,它能有效地对图像进行多尺度,多方向的描述.M.N.Do提出一种可逆的,正交化的,极好重建性的Ridgelet变换实现-有限Ridgelet变换(FRIT).本文将有限Ridgelet变换应用到线状边界明显的图像去噪中,实验结果表明,它比小波去噪取得更好的效果.
刊名：计算机工程与应用
发表时间：2009-09-01
摘要:
与小波变换不同,Contourlet变换通过各向异性基实现了图像的多尺度多方向性分解,更能捕获图像的曲线奇异性和匹配人类视觉特性.通过分解系数的视觉显著性决定水印强度,不同子带自适应地嵌入水印信号,提出了一种鲁棒性感知水印嵌入算法;该算法在小波分解和Contourlet分解的两种多分辨率框架下对常见水印攻击进行了实验测试.实验结果表明,在同等水印嵌入算法情况下,基于Contourlet和基于Wavelet变换的水印算法都能够抵抗常见攻击手段,但是Contourlet变换算法具有更高的安全性、鲁棒性和不可见性.
刊名：计算机工程与应用
发表时间：2004-01-01
摘要:
1999年,Stanford大学的E.J.Candes和D.L.Donoho教授提出了信号的一种新的多尺度表示法-Ridgelet变换,它特别适合于具有直线或超平面奇性的二维信号的描述,而且具有较高的逼近精度.随后,M.N.Do和M.Vetterli针对特定大小的离散图象给出了正交有限Ridgelet变换-Finite Ridgelet Transform(FRIT).该文将FRIT应用于图象降噪,为了说明FRIT的优越性,将Wavelet领域中的多种降噪方法扩展应用到Ridgelet领域.试验结果表明,FRIT比起Wavelet变换更适合描述具有直线边界的图象,而且降噪效果更为明显.
刊名：计算机工程与科学
发表时间：2005-11-01
摘要:
Ridgelet变换特别适合描述具有直线或超平面奇性的高维信号.本文将介绍有关Ridgelet变换的理论,并在此基础上提出一种新的基于正交有限Ridgelet变换(FRIT)的图像压缩方法-FRIT+DWT.试验结果表明,FRIT+DWT方法较传统Wavelet方法获得了更高的压缩比和更好的压缩效果.
发表时间：2004-02-01
摘要:
鉴于地震数据反映的物理界面的空间展布往往具有直线、平面等特性,小波变换进行震压缩处理不能很好地反映这一特性,根据Ridgelet变换的特点,将Ridgelet变换应用于地震数据压缩,结合嵌入式零树编码方法,提出了Ridgelet变换的地震数据压缩方法.通过对实际资料的处理,在压缩率为99.0%和90%时,比较了Ridgelet变换与小波变换处理结果.研究结果表明:Rigelet变换应用于地震数据压缩,其对数据的压缩比比小波变换对数据的压缩比大.
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