ridgelet多尺度变换

资 源 简 介

ridgelet多尺度变换

详 情 说 明

Ridgelet多尺度变换是一种基于Radon变换的先进图像分析方法，特别适合处理具有直线或曲线特征的图像。它在图像压缩、去噪和特征提取等领域展现出独特优势。

实现原理 多尺度分解：通过Radon变换将图像投影到不同方向，再对投影数据执行小波变换，形成多尺度表示。 方向敏感性：相比传统小波，ridgelet能更有效地捕捉图像中的线性特征，这是通过角度参数化实现的。 分层处理：在高尺度层保留轮廓信息，低尺度层处理纹理细节，符合人类视觉特性。

MATLAB实现要点 预处理阶段需对非方形图像进行标准化填充 角度离散化策略影响方向分辨率，通常采用均匀采样 阈值处理是压缩的关键步骤，需设计自适应能量保留规则 重构误差主要来源于高频系数的截断

典型应用场景包括医学图像增强、遥感图像压缩等，其优势在于保持边缘清晰度的同时实现高压缩比。后续可结合曲波变换(Curvelet)进一步优化曲线特征处理能力。