Bibliografías temáticas / Monogenic wavelet

Índice

  1. Artículos de revistas
  2. Tesis
  3. Capítulos de libros
  4. Actas de conferencias

Literatura académica sobre el tema "Monogenic wavelet"

Autor: Grafiati
Publicado: 4 de junio de 2021
Última modificación: 1 de febrero de 2022

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Artículos de revistas sobre el tema "Monogenic wavelet"

1

Olhede, S. C., and G. Metikas. "The Monogenic Wavelet Transform." IEEE Transactions on Signal Processing 57, no. 9 (2009): 3426–41. http://dx.doi.org/10.1109/tsp.2009.2023397.

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2

Gai, Shan, Yong Zhang, Cihui Yang, Lei Wang, and Jiehua Zhou. "Color monogenic wavelet transform for multichannel image denoising." Multidimensional Systems and Signal Processing 28, no. 4 (2016): 1463–80. http://dx.doi.org/10.1007/s11045-016-0426-z.

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3

MORIMOTO, Akira, Ryuichi ASHINO, and Takeshi MANDAI. "Image separation using complex wavelet transforms - An application of the monogenic wavelet transform -." Journal of the Visualization Society of Japan 29-1, no. 2 (2009): 1091. http://dx.doi.org/10.3154/jvs.29.1091.

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4

Gai, Shan. "Efficient Color Texture Classification Using Color Monogenic Wavelet Transform." Neural Processing Letters 46, no. 2 (2017): 609–26. http://dx.doi.org/10.1007/s11063-017-9608-4.

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5

Unser, M., D. Sage, and D. Van De Ville. "Multiresolution Monogenic Signal Analysis Using the Riesz–Laplace Wavelet Transform." IEEE Transactions on Image Processing 18, no. 11 (2009): 2402–18. http://dx.doi.org/10.1109/tip.2009.2027628.

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6

Li, Jinjun, Hong Zhao, Xiang Zhou, and Chengying Shi. "Robust stereo image matching using a two-dimensional monogenic wavelet transform." Optics Letters 34, no. 22 (2009): 3514. http://dx.doi.org/10.1364/ol.34.003514.

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7

Gai, Shan. "Multiresolution Monogenic Wavelet Transform Combined with Bivariate Shrinkage Functions for Color Image Denoising." Circuits, Systems, and Signal Processing 37, no. 3 (2017): 1162–76. http://dx.doi.org/10.1007/s00034-017-0597-3.

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8

Bao, Zhongyun, Guolin Zhang, Bangshu Xiong, and Shan Gai. "New image denoising algorithm using monogenic wavelet transform and improved deep convolutional neural network." Multimedia Tools and Applications 79, no. 11-12 (2019): 7401–12. http://dx.doi.org/10.1007/s11042-019-08569-y.

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9

Arfaoui, Sabrine, Anouar Ben Mabrouk, and Carlo Cattani. "New Type of Gegenbauer-Jacobi-Hermite Monogenic Polynomials and Associated Continuous Clifford Wavelet Transform." Acta Applicandae Mathematicae 170, no. 1 (2020): 1–35. http://dx.doi.org/10.1007/s10440-020-00322-0.

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10

Gai, Shan, Boyu Zhang, Cihui Yang, and Lei Yu. "Speckle noise reduction in medical ultrasound image using monogenic wavelet and Laplace mixture distribution." Digital Signal Processing 72 (January 2018): 192–207. http://dx.doi.org/10.1016/j.dsp.2017.10.006.

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Más fuentes

Tesis sobre el tema "Monogenic wavelet"

1

Held, Stefan [Verfasser], Brigitte [Akademischer Betreuer] Forster-Heinlein, Rupert [Akademischer Betreuer] Lasser, and Uwe [Akademischer Betreuer] Kähler. "Monogenic Wavelet Frames for Image Analysis / Stefan Held. Gutachter: Rupert Lasser ; Brigitte Forster-Heinlein ; Uwe Kähler. Betreuer: Brigitte Forster-Heinlein." München : Universitätsbibliothek der TU München, 2012. http://d-nb.info/1031551085/34.

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2

Reinhardt, Martin [Verfasser], Swanhild [Akademischer Betreuer] Bernstein, Swanhild [Gutachter] Bernstein, and Konrad [Gutachter] Froitzheim. "Applications of Riesz Transforms and Monogenic Wavelet Frames in Imaging and Image Processing / Martin Reinhardt ; Gutachter: Swanhild Bernstein, Konrad Froitzheim ; Betreuer: Swanhild Bernstein." Freiberg : Technische Universität Bergakademie Freiberg, 2019. http://d-nb.info/1226101542/34.

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3

Polisano, Kévin. "Modélisation de textures anisotropes par la transformée en ondelettes monogéniques." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017GREAM090/document.

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Resumen
L’analyse de texture est une composante du traitement d’image qui suscite beaucoup d’intérêt tant les applications qu’elle recouvre sont diverses. En imagerie médicale, les signaux enregistrés sous forme d’images telles que les radiographies de l’os ou les mammographies, présentent une micro-architecture fortement irrégulière qui invite à considérer la formation de ces textures comme la réalisation d’un champ aléatoire. Suite aux travaux précurseurs de Benoit Mandelbrot, de nombreux modèles dérivés du champ brownien fractionnaire ont été proposés pour caractériser l’aspect fractal des images e
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4

Soulard, Raphaël. "Ondelettes analytiques et monogènes pour la représentation des images couleur." Phd thesis, Université de Poitiers, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00768531.

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Resumen
De nombreux algorithmes de traitement d'image numérique (compression, restauration, analyse) sont basés sur une représentation en ondelettes. Les outils mathématiques disponibles étant souvent pensés pour des signaux 1D à valeurs scalaires (comme le son), ils sont mal adaptés aux signaux 2D vectoriels comme les images couleur. Les méthodes les plus répandues utilisent ces outils indépendamment sur chaque ligne et chaque colonne (méthodes " séparables "), de chaque plan couleur (méthode " marginale ") de l'image. Ces techniques trop simples ne donnent pas accès aux informations visuelles élémen
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5

Reinhardt, Martin. "Applications of Riesz Transforms and Monogenic Wavelet Frames in Imaging and Image Processing." 2018. https://tubaf.qucosa.de/id/qucosa%3A33489.

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Resumen
Die Dissertation mit dem Titel 'Applications of Riesz Transforms and Monogenic Wavelet Frames in Imaging and Image Processing' beschäftigt sich mit modernen Verfahren der Signalverarbeitung in der Bildgebung sowie in der Bildverarbeitung. Hierzu werden Riesz-Transformationen und translationsinvariante Wavelet Frames zu monogenen Frames vereint und angewandt. Bekannte Techniken wie der Strukturtensor und der Energieoperator werden mit Hilfe der neuen Verfahren verbessert und für die Orientierungsbestimmung in Bildern genutzt. Eine weitere Anwendung stellt der Algorithmus 'Equalization of Brigh
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6

Χατζηστέργος, Σεβαστιανός. "Ανάπτυξη ολοκληρωμένου συστήματος εκτίμησης της πυκνότητας του μαστού από εικόνες μαστογραφίας". Thesis, 2008. http://nemertes.lis.upatras.gr/jspui/handle/10889/1130.

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Resumen
Αντικείμενο της παρούσας εργασία είναι ο υπολογισμός και η ταξινόμηση, με βάση το σύστημα, BIRADS της πυκνότητας του μαστού από εικόνες μαστογραφίας. Στα πλαίσια της προσπάθειας αυτής αναπτύχθηκε ολοκληρωμένο υπολογιστικό σύστημα σε γραφικό περιβάλλον ως λογισμικό πακέτο, σε γλώσσα Visual C++ .NET . Το υπολογιστικό αυτό σύστημα δέχεται σαν είσοδο εικόνες μαστογραφίας σε οποιοδήποτε από τα δημοφιλή bitmap format εικόνων όπως jpeg και tiff καθώς και DICOM αρχεία. Η λειτουργία του μπορεί να χωριστεί σε τρία στάδια: το στάδιο της προεπεξεργασίας, το στάδιο απομόνωσης της περιοχής του μαστού και
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Capítulos de libros sobre el tema "Monogenic wavelet"

1

Soulard, Raphael, Philippe Carré, and Christine Fernandez-Maloigne. "Definition of a Discrete Color Monogenic Wavelet Transform." In Advances in Heuristic Signal Processing and Applications. Springer Berlin Heidelberg, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-37880-5_15.

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2

Soulard, Raphaël, and Philippe Carré. "Colour Extension of Monogenic Wavelets with Geometric Algebra: Application to Color Image Denoising." In Quaternion and Clifford Fourier Transforms and Wavelets. Springer Basel, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-0348-0603-9_12.

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Actas de conferencias sobre el tema "Monogenic wavelet"

1

Held, Stefan, and Martin Storath. "Monogenic wavelet frames." In SPIE Optical Engineering + Applications, edited by Vivek K. Goyal, Manos Papadakis, and Dimitri Van De Ville. SPIE, 2009. http://dx.doi.org/10.1117/12.826026.

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2

Qiao, Li-Hong, and Yao Qin. "Directional multidimensional monogenic signal analysis using shearlet monogenic transform." In 2014 International Conference on Wavelet Analysis and Pattern Recognition (ICWAPR). IEEE, 2014. http://dx.doi.org/10.1109/icwapr.2014.6961282.

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3

Morimoto, Akira, Ryuichi Ashino, and Takeshi Mandai. "Image separation using the monogenic wavelet transform." In 2010 10th International Symposium on Communications and Information Technologies (ISCIT). IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/iscit.2010.5665079.

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4

Morimoto, Akira, Ryuichi Ashino, Shusuke Kataoka, and Takeshi Mandai. "Image separation using monogenic signal of stationary wavelet transform." In 2011 International Conference on Wavelet Analysis and Pattern Recognition (ICWAPR). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/icwapr.2011.6014499.

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5

Oh, Yee-Hui, Anh Cat Le Ngo, John See, Sze-Teng Liong, Raphael C. W. Phan, and Huo-Chong Ling. "Monogenic Riesz wavelet representation for micro-expression recognition." In 2015 IEEE International Conference on Digital Signal Processing (DSP). IEEE, 2015. http://dx.doi.org/10.1109/icdsp.2015.7252078.

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6

Qiao, Li-Hong, and Xiaozhen Ren. "Intrinsic image modulation characters extraction based on monogenic and strcture tensor." In 2014 International Conference on Wavelet Analysis and Pattern Recognition (ICWAPR). IEEE, 2014. http://dx.doi.org/10.1109/icwapr.2014.6961281.

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7

Birajadar, Parmeshwar, Pushkaraj Shirvalkar, Shubham Gupta, et al. "A novel iris recognition technique using monogenic wavelet phase encoding." In 2016 International Conference on Signal and Information Processing (IConSIP). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/iconsip.2016.7857494.

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8

Patil, Deepak O., and Satish T. Hamde. "Monogenic Wavelet Phase Encoded Descriptors for Brain Tumor Image Detection." In 2020 Third International Conference on Multimedia Processing, Communication & Information Technology (MPCIT). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/mpcit51588.2020.9350416.

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9

Tajouri, Imen, Ahmed Ghorbel, Walid Aydi, and Nouri Masmoudi. "An efficient iris texture analysis based on HAAR wavelet 2D Log Gabor and monogenic filter." In 2016 17th International Conference on Sciences and Techniques of Automatic Control and Computer Engineering (STA). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/sta.2016.7952108.

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10

Soulard, Raphael, and Philippe Carre. "Color monogenic wavelets for image analysis." In 2011 18th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP 2011). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/icip.2011.6116236.

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