论文研究微阵列样点定位与信息提取.pdf

Curvelet是继小波和Ridgelet之后一种新的图像多尺度表示方法，Curvelet具有多尺度，多方向的特性，属于高度各向异性的变换。第二代Curvelet变换克服了第一代Curvelet变换的高数据冗余度问题，特别是基于”Wrapping”方式的第二代离散Curvelet算法，不仅运算快速、几何真实，而且快速可逆。因此，将第二代Curvelet变换用于图像增强，并通过自适应地确定Curvelet分解子带的噪声水平，实现了一种自适应图像增强方法。实验结果表明，同基于小波变换的图像增强方法相比，该方法具有明显的优势。