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【中文期刊】 国运东 《CT理论与应用研究》 2024年33卷2期 149-158页 MEDLINEISTIC
【摘要】 由于野外采集环境的限制,常常无法采集得到完整规则的野外地震数据,为后续地震处理、解释工作的顺利进行,需要进行地震数据重构.凸集投影(POCS)方法利用地震波形在Curvelet域的稀疏特性,可以重构出高信噪比地震数据,该迭代算法稳定,其收敛...
【关键词】 地震数据重构； 凸集映射(POCS)； 曲波变换；
【中文期刊】 陈秀梅 王伟 等 《中国医学影像学杂志》 2014年10期 786-792页 ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的：提出基于Curvelet变换和多级树集合分裂排序（SPIHT）算法的图像感兴趣区（ROI）压缩方法，并应用于医学图像压缩。资料与方法算法流程首先对图像ROI进行提取，保留ROI不压缩，对背景区域进行Curvelet变换，采用SPIHT...
【关键词】 数据压缩； 图像感兴趣区域压缩方法； 图像编码；
【中文期刊】 李逵 狄红卫 《暨南大学学报（自然科学与医学版）》 2008年29卷1期 11-15页 ISTICPKUCA
【摘要】 基于Curvelet变换,提出了一种新的融合算法.首先将图像进行Curvelet变换,然后对低频系数和高频系数采用不同的融合规则将Curvelet系数融合,最后进行重构得到融合结果.对该方法得到的融合图像进行了主客观评价和对比.实验结果表明...
【关键词】 小波变换； Curvelet变换； 图像融合；
【中文期刊】 马立勇 马家辰 等 《中国医学影像技术》 2007年23卷6期 934-936页 ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的 探求基于Curvelet变换的医学超声图像降噪的有效方法.方法 分别对超声图像进行curvelet和隐Markov树小波降噪,再采用模糊分区方法对结果图像进行像素融合.结果 实现了基于像素融合的Curvelet医学超声图像降噪.结论 ...
【中文期刊】 王翰林 周宇轩 等 《北京生物医学工程》 2018年37卷4期 356-363,380页 ISTIC
【摘要】 目的 为提高MR图像的重建效果和降低重建图像边缘模糊,本文提出一种基于curvelet变换的MRI快速迭代收缩阈值算法(fast iterative shrinkage-thresholding algorithm,FISTA).方法 利用...
【中文期刊】 陈秀梅 汤敏 《医疗卫生装备》 2014年35卷3期 109-113页 ISTICCA
【摘要】 在分析小波变换对图像边界和线状特性处理效果不佳的基础上,从图像融合、图像消噪、图像重建、图像分割、图像检索5个方面,对Curvelet变换用于医学图像处理的研究成果进行了概述,并分析了基于Curvelet变换的医学图像处理的发展趋势;指出了...
【关键词】 Curvelet变换； 医学图像； 图像处理；
【中文期刊】 庄哲民 姚伟克 等 《中国医疗器械杂志》 2014年38卷6期 398-401页 MEDLINEISTIC
【摘要】 传统的超声图像去噪算法在抑制斑点噪声的同时,会丢失图像中的大量细节和微弱的边缘信息.该文基于curvelet变换提出一种新的自适应阈值去噪声算法,该算法利用各层curvelet系数局部方差在超声图像纹理与平滑度的差异,分别定义模糊区域和隶属...
【中文期刊】 王晶晶 孙涛 等 《北京生物医学工程》 2013年32卷5期 528-530,535页 ISTIC
【摘要】 目的 探讨基于孤立性肺结节建立支持向量机预测模型效果,提高肺癌的早期诊断率.方法 对收集的55例患者的三正交位的4135张肺结节CT图像,应用Curvelet变换进行纹理提取,对提取的476个特征值应用支持向量机进行良恶性分类并预测,应用符...
【关键词】 CT图像； 肺结节； Curvelet转换；
【中文期刊】 吴海丰 刘韫宁 等 《北京生物医学工程》 2011年30卷5期 471-473,511页 ISTIC
【摘要】 目的 早期肺癌患者的CT图像表现为结节状(在肺野内直径≤3cm的病灶),需要与结核球等良性病变鉴别开,以提高患者的5年生存率.方法 本文基于Curvelet变换提取能量、熵、灰度均值及灰度标准差四种纹理特征值,按7:3比例将样本分为训练集与...
【关键词】 Curvelet变换； 纹理特征； BP神经网络；
【中文期刊】 吴海丰 刘韫宁 等 《北京生物医学工程》 2010年29卷4期 432-435页 ISTIC
【摘要】 Curvelet 变换是继小波和脊波变换之后一种新的多尺度图像表示方法 ,具有高度各向异性特性,非常适合于对图像边缘进行描述.Curvelet变换理论自提出至今的几年里,其理论研究在取得很好发展的同时,实际应用也获得了很大成功.本文从图像融...
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