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文檔簡(jiǎn)介
1、小波分析比傅立葉分析能更“稀疏”地表示一維分段光滑或者有界變差函數(shù)，對(duì)一維信號(hào)來(lái)說，小波表示是最優(yōu)的。但對(duì)圖像來(lái)說，曲波變換更適合分析圖像中的曲線或直線狀邊緣特征，和小波變換相比，曲波變換具有更高的逼近精度、更好的稀疏表達(dá)能力，能達(dá)到更優(yōu)的效果。
本文在對(duì)比了Curvelet去噪的閾值選取方法的基礎(chǔ)上，提出了在不同層次上對(duì)能量進(jìn)行補(bǔ)償?shù)男碌拈撝捣椒?。將該方法?yīng)用到圖像去噪中，實(shí)驗(yàn)效果較好，去噪后的圖像峰值信噪比有較大提高，
2、視覺效果明顯改善。
同時(shí)，在Curvelet變換應(yīng)用于圖像壓縮的研究過程中，通過對(duì)圖像選擇合適的劃分以及對(duì)曲波變換后的系數(shù)重新排序，提高了曲波變換的處理速度和圖像壓縮性能?；贑urvelet變換的圖像壓縮編碼獲得了較高的峰值信噪比，解碼后的圖像視覺效果較好。
無(wú)論是將Curvelet變換應(yīng)用于圖像去噪還是圖像壓縮中，本文都將對(duì)其實(shí)際應(yīng)用的研究具有重要意義。同時(shí)，也為Curvelet變換在圖像處理的其他領(lǐng)域的
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