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Ripplet transform type II transform for feature extraction

机译：用于特征提取的Ripplet变换II型变换

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摘要

Current image representation schemes have limited capability of representing two-dimensional (2D) singularities (e.g. edges in an image). Wavelet transform has better performance in representing one-dimensional (1D) singularities than Fourier transform. Recently invented ridgelet and curvelet transform achieve better performance in resolving 2D singularities than wavelet transform. To further improve the capability of representing 2D singularities, this study proposes a new transform called ripplet transform type II (ripplet-II). The new transform is able to capture 2D singularities along a family of curves in images. In fact, ridgelet transform is a special case of ripplet-II transform with degree 1. Ripplet-II transform provides the freedom in parameter settings, which can be optimised for specific problems. Ripplet-II transform can be used for feature extraction because of its efficiency in representing edges and textures. Experiments in texture classification and image retrieval demonstrate that the ripplet-II transform-based scheme outperforms wavelet and ridgelet transform-based approaches.
机译：当前的图像表示方案具有有限的表示二维（2D）奇点（例如，图像中的边缘）的能力。小波变换在表示一维（1D）奇异性方面比傅立叶变换具有更好的性能。与小波变换相比，最近发明的脊波变换和曲波变换在解决2D奇异点方面具有更好的性能。为了进一步提高表示2D奇点的能力，本研究提出了一种新的变换，称为II型波纹变换（ripplet-II）。新的变换能够捕捉图像中一系列曲线上的2D奇异点。实际上，脊波变换是1级波纹II变换的特例。RippletII变换提供了参数设置的自由度，可以针对特定问题对其进行优化。由于Ripplet-II变换可以有效地表示边缘和纹理，因此可以用于特征提取。在纹理分类和图像检索中的实验表明，基于波纹II变换的方案优于基于小波和脊波变换的方案。

著录项

  • 来源
    《Image Processing, IET》 |2012年第4期|p.374-385|共12页
  • 作者

    Xu J.;

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  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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