【摘 要】
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图像的边缘和轮廓包含图像的重要特征信息,当图像中数据混有噪声的时候,对边缘的检测比较困难,Ridgelet是继小波变换后提出的一种非自适应的高维函数表示方法,对于图像中的直
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图像的边缘和轮廓包含图像的重要特征信息,当图像中数据混有噪声的时候,对边缘的检测比较困难,Ridgelet是继小波变换后提出的一种非自适应的高维函数表示方法,对于图像中的直线状和超平面的奇异性问题,Ridgelet变换体现了比小波变换更好的处理效果。本文的主要工作如下：1、给出了Ridgelet变换的理论,并提出了一种基于尺度因子与Ridgelet变换的图像去噪算法,将Ridgelet应用于图像去噪并和小波去噪加以比较并说明其优越性,实验表明该算法在高斯白噪声污染的图像去噪具有较好的效果,不仅可以提高处理图像的信噪比,而且图像的视觉效果也明显改善2、在多尺度几何分析理论的基础上,提出了一种基于尺度因子与Contourlet变换的图像去噪算法。实验表明该算法对高斯白噪声污染的图像去噪具有很好的效果,不仅可以提高处理图像的信噪比,而且图像的视觉效果也明显改善。
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