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Recovering Edges in Ill-Posed Inverse Problems:Optimality of Curvelet Frames
Ill-Posed Inverse Problems Regularization Singular Value Decomposition Radon Transform Deconvolution Edge Edge-Preserving Regularization Wavelets Curvelets Ridgelets Wavelet-Vaguelette-Decomposition Wavelet Shrinkage Minimax Estimation Optimal Rates of Convergence White Noise Model
2015/6/17
We consider a model problem of recovering a function f(x1, x2) from noisy Radon data. The function f to be recovered is assumed smooth apart from a discontinuity along a C2 curve – i.e. an edge. We us...
Gray and Color Image Contrast Enhancement by the Curvelet Transform
Contrast enhancement curvelets ridgelets wavelets
2015/6/17
We present in this paper a new method for contrast enhancement based on the curvelet transform. The curvelet transform represents edges better than wavelets, and is therefore well-suited for multiscal...
Astronomical Image Representation by the Curvelet Transform
methods Data Analysis-techniques Image Processing
2015/6/17
We outline digital implementations of two newly developed multiscale representation systems, namely, the ridgelet and curvelet transforms. We apply these digital transforms to the problem of restoring...
能否保持修复后图像的结构连贯性和邻域一致性决定了修复性能的优劣.为提高现有样本块修复算法性能,本文提出基于Curvelet变换的样本块图像修复算法.首先利用Curvelet变换估计待修复图像的4方向特征.然后利用颜色信息与方向信息共同衡量样本块间的相似度,在此基础上构造颜色-方向结构稀疏度函数.同时根据构造的加权颜色-方向距离寻找合适的多个匹配块,并利用多个匹配块在构造的颜色和方向空间内的邻域一致...
第二代Curvelet变换在地震随机噪声衰减中的应用
曲波 硬阈值 小波变换
2009/10/12
介绍了具有多尺度与多方向性特点的Curvelet变换的基本原理及实现方法。采用硬阈值法将其应用于地震数据随机噪声衰减中，并进行了仿真计算。结果证明利用Curvelet变换能比较彻底地去掉噪声，去噪后的图像边缘保持良好，滤除噪声同时还保留了有效部分，去噪效果良好，且易于实现，在地震资料处理中具有一定的可行性和应用前景。
独立分量分析（ICA）是基于信号高阶统计量的盲源分离方法，在高阶统计量方法中，由于高斯信号的高阶累计量为零，所以系统存在加性高斯噪声时就难以处理。提出了一种基于curvelet阈值去噪和FastICA算法的含噪信号盲分离的方法，并对高斯噪声环境下的混合图像进行了盲分离的仿真。结果表明，该方法能很好地解决由于存在加性高斯噪声而导致经典ICA算法性能发生严重恶化的问题；同时将curvelet变换去噪应...