基于Curvelet變換的圖像特征提取與處理.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、小波變換具有很好的時、頻局部分析能力，在圖像處理的各個領域中得到了廣泛的應用，取得了較好的效果，然而當處理線和超平面的奇異性時，小波變換就失去了它的分析優(yōu)勢。曲波(Curvelet)正是為解決二維或更高維奇異性而產生的一種新的分析工具，Curvelet能稀疏表示具有直線特征的圖像，可以應用到二維圖像處理的許多領域。
　　本文首先在研究多尺度幾何分析以及Curvelet理論的基礎上，對Curvelet變換的實現(xiàn)過程進行了研究與分析，

2、并從結構、統(tǒng)計和特征三個方面分別對Curvelet系數進行了分析。在此基礎上，論文主要做了以下工作：
　　第一，提出了一種基于Curvelet變換的特征提取算法，將該算法應用于Brodatz紋理庫中的紋理圖像提取特征，運用模糊C均值(FCM)對其分類，得到了良好的效果，驗證了該算法的有效性。
　　第二，將提出的特征提取算法應用于Brodatz紋理庫；選取Brodatz紋理庫15類方向性較強的紋理圖像，建立訓練庫以及樣本庫，提

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