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1)  dual tree complex wavelet transform
对偶树复小波变换
1.
The basic idea presented in this paper is the use of two appropriate dictionaries,one for the representation of texture parts-the dual tree complex wavelet transform and the other for the cartoon parts-the second generation of curvelet transform followed by a projected regularization method which is employed to better direct the separation process and reduce .
该方法的基本思想是用两个适当的字典:一个用来描述纹理部分——对偶树复小波变换,另一个用来描述结构部分——基于投影正则化方法的二代曲线波变换,其中投影正则化方法可以很好地指引分解过程,减少伪吉布斯现象。
2.
An image denoising method is proposed based on dual tree complex wavelet transform and Bayesian estimation.
基于对偶树复小波变换和贝叶斯估计技术,提出了一种图像噪声去除方法。
3.
In order to overcome the shortcoming of the commonly-used denoisng methods, the image denoising method based on dual tree complex wavelet transform (DT-CWT) is proposed.
为了克服上述离散小波变换图像去噪的不足,提出了利用对偶树复小波变换与双变量收缩函数相结合的图像去噪算法。
2)  dual-tree complex wavelet transform
对偶树复数小波变换
3)  Dual-tree wavelet transform
对偶树小波变换
4)  dual-tree complex wavelet
对偶树复小波
1.
The signal was decomposed by dual-tree complex wavelet.
利用对偶树复小波对信号进行小波分解,保留最高尺度上的尺度系数不变,对分解后的高频小波系数建立隐马尔可夫树模型。
5)  dual tree complex wavelet transform
双树复小波变换
1.
Shift invariant and directionally selective dual tree complex wavelet transform was introduced for source image′s decomposition.
算法引入具有平移不变性和良好的方向分析能力的双树复小波变换对源图像进行多尺度分解;然后对分解得到的各尺度的高频子带采用基于跨尺度的邻域空间频率的融合策略,最高层的低频子带采用基于改进的邻域熵的融合策略进行融合处理;最后对融合后的各个频带进行双树复小波逆变换,重构出融合图像。
2.
In order to remove a small amount of noise in the texture image, we employ the dual tree complex wavelet transform,and then reconstruct the profile.
在轮廓构建中先对纹理图像进行类似纹理再提取,去除当中少量的噪声,其中使用了双树复小波变换。
6)  dual-tree complex-wavelet transform
双树-复小波变换
1.
In order to efficiently accomplish the face recognition using dual-tree complex-wavelet transform(DT-CWT),a method composed of DT-CWT and orthogonal neighborhood preserving projections(ONPP) is proposed.
为了有效地利用双树-复小波变换(DT-CWT)进行人脸识别,提出一种将DT-CWT与正交邻域保持投射(ONPP)相结合的方法。
补充资料:Radon变换和逆Radon变换


Radon变换和逆Radon变换


X线物理学术语。CT重建图像成像的主要理论依据之一。1917年澳大利亚数学家Radon首先论证了通过物体某一平面的投影重建物体该平面两维空间分布的公式。他的公式要求获得沿该平面所有可能的直线的全部投影(无限集合)。所获得的投影集称为Radon变换。由Radon变换进行重建图像的操作则称为逆Radon变换。Radon变换和逆Radon变换对CT成像的意义在于,它从数学原理上证实了通过物体某一断层层面“沿直线衰减分布的投影”重建该层面单位体积,即体素的线性衰减系数两维空间分布的可能性。
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参考词条