Fugu-MT 論文翻訳(概要): 2D Empirical Transforms. Wavelets, Ridgelets and Curvelets revisited

論文の概要: 2D Empirical Transforms. Wavelets, Ridgelets and Curvelets revisited

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23533v1
Date: Thu, 31 Oct 2024 00:52:59 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-01 16:59:42.541083
Title: 2D Empirical Transforms. Wavelets, Ridgelets and Curvelets revisited
Title（参考訳）: 2次元経験的変換ウェーブレット、リッジレット、曲線レットの再検討
Authors: Jerome Gilles, Giang Tran, Stanley Osher,
Abstract要約: このアプローチのいくつかの拡張を2次元信号(画像)に提示する。このような構造が、画像解析や処理に有望な性質を示す異なる適応フレームに繋がることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License:
Abstract: A recently developed new approach, called ``Empirical Wavelet Transform'', aims to build 1D adaptive wavelet frames accordingly to the analyzed signal. In this paper, we present several extensions of this approach to 2D signals (images). We revisit some well-known transforms (tensor wavelets, Littlewood-Paley wavelets, ridgelets and curvelets) and show that it is possible to build their empirical counterpart. We prove that such constructions lead to different adaptive frames which show some promising properties for image analysis and processing.
Abstract（参考訳）: 最近開発された 'Empirical Wavelet Transform' と呼ばれる新しい手法は、解析信号に従って1次元適応ウェーブレットフレームを構築することを目的としている。本稿では,この手法の2次元信号(画像)への拡張について述べる。我々は、よく知られた変換(テンソルウェーブレット、リトルウッド・ペイリーウェーブレット、リッジレット、カーブレット)を再検討し、実験的な変換を構築することができることを示す。このような構造が、画像解析や処理に有望な性質を示す異なる適応フレームに繋がることを示す。

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