北京生物醫(yī)學(xué)工程

Curvelet變換在醫(yī)學(xué)圖像處理中的應(yīng)用現(xiàn)況

The Application Status of Curvelet Transformation in Medical Image Processing

作者：吳海豐劉韞寧郭秀花

單位：首都醫(yī)科大學(xué)公共衛(wèi)生與家庭醫(yī)學(xué)學(xué)院（北京 100069）

關(guān)鍵詞： curvelet；醫(yī)學(xué)圖像；應(yīng)用現(xiàn)況

分類(lèi)號(hào)：

出版年·卷·期（頁(yè)碼）：2010·29·4（432-435）

摘要：

Curvelet 變換是繼小波和脊波變換之后一種新的多尺度圖像表示方法，具有高度各向異性特性，非常適合于對(duì)圖像邊緣進(jìn)行描述。Curvelet變換理論自提出至今的幾年里，其理論研究在取得很好發(fā)展的同時(shí)，實(shí)際應(yīng)用也獲得了很大成功。本文從圖像融合、去噪、壓縮傳感及紋理特征提取四個(gè)方面介紹了Curvelet變換在醫(yī)學(xué)圖像中的應(yīng)用現(xiàn)狀。這對(duì)發(fā)展Curvelet變換的理論，探討醫(yī)學(xué)圖像處理更有效的方法都具有重要意義。

Curvelet transformation, an extension and latest development of Wavelet and Ridgelet transformation, is a kind of multiscale, multidirectional and anisotropic transformation, and is very suitable for representing the image edge. Both the fundamental research and practical application of curvelet transformation have progressed greatly, since it was introduced. This paper presents the applications of curvelet transformation on image fusion, denoising, compression sensing and texture feature extraction in medical image processing. This review is purposed useful for developing the curvelet transformation theory and exploring more efficient medical image processing methods.

參考文獻(xiàn)：

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