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Erschienen in:
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2012 | OriginalPaper | Buchkapitel

Multi-scale Geometric Analysis and Its Application of De-noising

verfasst von : Wu Guoning, Cao Siyuan, Duan Qingquan

Erschienen in: Recent Advances in Computer Science and Information Engineering

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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The essence of multi-scale geometric analysis is to achieve optimal approximation of signal interested. This paper firstly introduces the backgrounds and recent developments of the subject, unveil the impetus behind this root causes. Finally we compare the differences of wavelet transform, contourlet transform and curvelet transform in suppression of random noise, and through practical experiments we confirm that multi-scale geometric analysis are better (sparser) than wavelet in approximating multidimensional signal of interested.

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Metadaten
Titel
Multi-scale Geometric Analysis and Its Application of De-noising
verfasst von
Wu Guoning
Cao Siyuan
Duan Qingquan
Copyright-Jahr
2012
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Recent Advances in Computer Science and Information Engineering

Print ISBN: 978-3-642-25765-0

Electronic ISBN: 978-3-642-25766-7

Copyright-Jahr: 2012

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-25766-7_80

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    Bildnachweise