脊波变换
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基于脊波变换的MATLAB图像去噪与重构系统
本项目实现脊波变换算法，专门针对图像去噪与重构需求。包含正逆变换核心模块，支持多尺度分解、噪声阈值处理及高质量重构，提供可视化对比界面，便于直观分析处理效果。 -
MATLAB脊波变换图像分析重建工具箱
本项目实现完整的脊波变换算法框架，支持图像多尺度几何分析与多分辨率分解。提供脊波正/反变换功能，实现图像空间域与脊波域的转换及高质量重建，适用于信号处理与计算机视觉研究。 -
基于MATLAB的多尺度脊波变换图像分析系统
本MATLAB项目实现了基于脊波变换的图像多尺度分析算法，支持自定义尺度级别和方向数量，能够进行图像稀疏表示与特征提取，适用于去噪、边缘检测等场景。系统还包括逆变换重建功能。 -
基于脊波变换的图像去噪与重构系统源码
本项目提供了一套完整的MATLAB源代码，专门用于实现脊波变换（Ridgelet Transform）及其在数字图像处理中的高级应用。其核心功能聚焦于解决传统小波变换在处理图像边缘和线性奇异性时表现出的方向性不足问题。通过将Radon变换与一维离散小波变换相结合，本系统能够更为稀疏地表征包含直线方向特征的图像内容。项目完整实现了从图像加载、Radon投影计算、一维小波系数编码、非线性阈值去噪到最终图像逆变换重构的全流程操作。应用场景主要涵盖了医学影像中的线性结构增强、地质勘探中的波谱分析以及复杂背景下的建 -
基于有限脊波变换的图像表示与处理系统
本项目根据Minh N. Do与Martin Vetterli发表的经典论文“The finite ridgelet transform for image representation”开发，完整实现了有限脊波变换（FRIT）的数学框架与数值计算流程。其核心功能是解决传统二维小波变换在表示图像中具有直线几何特征（如边缘、轮廓）时产生的偏移与稀疏性不足的问题。 -
有限脊波变换(FRAT)图像处理及重构实现
该项目完整实现了论文《The finite ridgelet transform for image representation》中所提出的有限脊波变换算法。脊波变换是一种专门用于处理二维图像中各向异性直线特征的多尺度几何分析工具，它有效地解决了传统小波变换在捕捉图像边缘和直线结构时的局限性。系统的核心实现逻辑分为两个关键阶段：首先通过有限拉东变换（Finite Radon Transform, FRAT）将原始图像映射到拉东域，这一过程可以将图像中的线性结构聚集成点特征；随后，对拉东变换得到的系数矩阵
