刘广东,陈阿林

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基于Curvelet变换的图像去噪
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(1.重庆师范大学 地理科学学院,重庆400047;2.重庆高校市级GIS应用研究重点实验室,重庆400047;3.重庆师范大学 网络中心,重庆400047)

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Image Denoising Based on Curvelet Transform

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    小波变换在分析二维图像中曲线或者直线边缘特征方面存在明显不足﹐而由小波变换而来的Curvelet变换具有很强的方向性﹐能更好地逼近和稀疏表达平滑区域和边缘部分。本文首先介绍了一代和二代Curvelet变换的概念及二代Curvelet变换快速离散算法的实现﹐然后分别采用小波变换和二代Curvelet变换的快速离散算法进行图像去噪实验。实验采用Wrap(Wrapping-based transform)算法实现有关Curvelet变换﹐即在USFFT方法上增加一个wrap步骤﹐将任意区域通过周期化技术一一映射到原点的仿射区域。对比试验结果表明﹐在图像消噪中二代 Curvelet变换的离散算法较小波变换有更好的视觉效果﹐而且PSNR也有一定的提高。

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引用本文

刘广东,陈阿林

.基于Curvelet变换的图像去噪[J].重庆师范大学学报自然科学版,2009,(4):86-089

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