Some studies using curvelet transfo

Some studies using curvelet transform in image processing
have been done. Ali et al. presented a curvelet approach
for the fusion of Magnetic Resonance (MR) and Computed
Tomography (CT) images. They found that curvelet transform
achieved good results in their fusion. Bind and Tahan
presented a method for object detection of speckle image
based on curvelet transform. They constructed a segmentation
method which provides a sparse expansion for typical images
having smooth contours. Murtagh and Stark used second,
third and fourth order moment of Multiresolution transform
(wavelet and curvelet) coefficients as features, and K-nearest
neighbors supervised classifier for image classification
process.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แปลงศึกษาบางใช้ curvelet ในการประมวลผลภาพได้รับแล้ว Ali et al. นำเสนอวิธีการ curveletการผสมผสานกันของการสั่นพ้องแม่เหล็ก (MR) และ Computedภาพเครื่องเอ็กซเรย์คอมพิวเตอร์ (CT) พวกเขาพบว่าแปลง curveletได้ผลลัพธ์ที่ดีในอาหารของพวกเขา ผูกและ Tahan นำเสนอวิธีการในการตรวจจับวัตถุรูป speckleตาม curvelet แปลง พวกเขาสร้างขึ้นแบ่งเป็นวิธีที่ให้ขยายบ่อสำหรับภาพทั่วไปมีรูปทรงเรียบ ใช้ Murtagh และท่าที่สองลำดับที่สาม และสี่เวลาแปลง Multiresolutionสัมประสิทธิ์ (wavelet และ curvelet) เป็นลักษณะการทำ งาน และ K ใกล้บ้าน classifier มีการจัดรูปกระบวนการ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บางการศึกษาโดยใช้ curvelet
เปลี่ยนในการประมวลผลภาพที่ได้รับการกระทำ อาลีอัลเอต นำเสนอวิธีการ curvelet
สำหรับฟิวชั่นของคลื่นสนามแม่เหล็ก (MR) และ Computed
Tomography (CT) ภาพ พวกเขาพบว่า curvelet
แปลงบรรลุผลที่ดีในการฟิวชั่นของพวกเขา ผูก Tahan
และนำเสนอวิธีการในการตรวจหาวัตถุของภาพจุดขึ้นอยู่กับ
curvelet เปลี่ยน พวกเขาสร้างการแบ่งส่วนวิธีการที่มีการขยายตัวที่เบาบางสำหรับภาพทั่วไปมีรูปทรงเรียบ Murtagh และสตาร์ใช้สองช่วงเวลาเพื่อที่สามและสี่ของmultiresolution เปลี่ยน(เวฟและ curvelet) สัมประสิทธิ์เป็นคุณสมบัติและ K-ที่ใกล้ที่สุดเพื่อนบ้านภายใต้การดูแลลักษณนามการจัดหมวดหมู่ภาพกระบวนการ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ศึกษาการใช้ยู่แปลงในการประมวลผล
ภาพเรียบร้อยแล้ว Ali et al .
วิธีการเสนอยู่สำหรับการเรโซแนนซ์แม่เหล็ก ( MR ) และคำนวณ
โทโมกราฟี ( CT ) ภาพ พวกเขาพบว่ายู่แปลง
บรรลุผลที่ดีในการของพวกเขา ตาบอดและต้องการ
นำเสนอวิธีการวัตถุตรวจจับ
ภาพร้านอาหารตามยู่ในแปลง .พวกเขาสร้างวิธีการ ซึ่งมีการขยายตัวมาก

มีให้โดยทั่วไปภาพรูปทรงเรียบ murtagh และสตาร์คใช้ 2
3 และ 4 ช่วงเวลาของการวิเคราะห์เพื่อแปลง
( เวฟ และยู่ ) สัมประสิทธิ์เป็นคุณสมบัติ และละ
เพื่อนบ้านดูแลลักษณนามสําหรับกระบวนการจำแนก
ภาพ