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本文采用MCA方法将图像分离成平滑结构和线奇异结构,对两种不同特性成分分别采用小波变换和基于非均匀采样的快速Fourier变换的快速离散曲波变换(FDCT)结合的方法进行去噪处理。实验表明,对于含有丰富线奇异特性局部的图像,这种联合变换去噪的效果优于单纯的小波或曲波变换去噪的效果。
基于形态成分稀疏表示的联合变换图像去噪
【摘 要】
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本文采用MCA方法将图像分离成平滑结构和线奇异结构,对两种不同特性成分分别采用小波变换和基于非均匀采样的快速Fourier变换的快速离散曲波变换(FDCT)结合的方法进行去噪处理。实验表明,对于含有丰富线奇异特性局部的图像,这种联合变换去噪的效果优于单纯的小波或曲波变换去噪的效果。
【机 构】
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江西科技师范大学通信与电子学院
【出 处】
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福建电脑
【发表日期】
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2016年06期
【基金项目】
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基于自适应红黑小波和Curvelet的图像稀疏表示及应用（300098010605,校级课题）
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