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Redundant directional wavelet transforms for image processing.

机译：冗余方向小波变换，用于图像处理。

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This thesis introduces two algorithms for image denoising and a technique for image enhancement and edge detection. The two new denoising schemes namely Directional Slice Wavelet Transform (DSWT) and the Sliced Ridgelet Transform (SRT), are based on redundant directional wavelet transforms. These approaches provide superior denoising results than contemporary denoising techniques like wavelet and curvelet transforms, and offers comparable performance to the Wavelet based Hidden Markov Tree (WHMT) method.; The DSWT uses the one-dimensional wavelet transform computed along several directions on the image. Inspired from ridgelets and curvelets, the DSWT method explores redundancy of the wavelet transform and its property to easily detect singularities to remove noise without smearing the edges in the image.; The second approach for denoising called the SRT is an extension of the DSWT and is originated from the concepts of ridgelets. The SRT method gives superior results to wavelet, ridgelet and curvelet transforms, and provides comparable results to the DSWT and WHMT techniques. (Abstract shortened by UMI.)
机译：本文介绍了两种图像去噪算法以及一种图像增强和边缘检测技术。两种新的去噪方案，即方向切片小波变换（DSWT）和切片脊波变换（SRT），都基于冗余的方向小波变换。与现代的去噪技术（例如小波和Curvelet变换）相比，这些方法提供了优异的去噪效果，并且与基于小波的隐马尔可夫树（WHMT）方法具有可比的性能。 DSWT使用沿图像上几个方向计算的一维小波变换。从脊波和曲线波的启发，DSWT方法探索小波变换的冗余及其属性，以轻松检测奇异点以去除噪声而不会弄脏图像的边缘。称为SRT的第二种降噪方法是DSWT的扩展，它起源于脊波的概念。 SRT方法为小波，脊波和Curvelet变换提供了优异的结果，并提供了与DSWT和WHMT技术相当的结果。 （摘要由UMI缩短。）

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