针对含有文本、图像、表格和公式等复杂扫描电子文档的倾斜校正问题,提出了一种基于Shearlet(剪切波)变换与多尺度分析的复杂文档图像倾斜检测方法,利用剪切波变换的局部性和方向性,可以得到各个方向的能量值,能量最高的两个分量分别对应于横画与竖画的方向,根据这两个方向可以较准确地检测出扫描文档图像中文字行的方向并进一步确定扫描文档图像的倾斜角度。实验结果表明,该方法可以避免扫描文档中图像、表格等的干扰,具有较好的抗噪声能力,对于具有复杂内容的文档图像有较高的检测准确率。

提出了一种Shearlet变换域嵌入强度因子能随图像内容自适应的水印算法。算法首先利用Shearlet变换对图像内容稀疏表示选择性，找出符合人眼视觉特性要求的水印嵌入位置,然后依据图像内容自适应地计算出水印嵌入强度因子，较好地解决了鲁棒性与可见性之间的矛盾。实验结果表明，该算法能够抵抗各种攻击，具有强鲁棒性。

去噪声代码matlab ShearCuda 该软件包包含ShearCuda，它是2D和3D Shearlet变换的CUDA端口。 如果您使用我们的代码，请引用以下文章： X. Gibert，VM Patel，D。Labate和R. Chellappa。 “ GPU上的离散Shearlet变换及其在异常检测和去噪中的应用。” EURASIP信号处理进展杂志2014（1），1-14。 可在 先决条件 该库基于NVIDIA CUDA和MATLAB。 要使用此库，必须具有支持CUDA的设备。 该开发已在Linux（特别是RHEL 6）中完成，但是代码在Windows和Mac OS X上应该无需更改即可编译。 环境设定 在启动MATLAB之前，需要先设置CUDA环境。 另外，您需要定义CUDA_PATH到安装CUDA的基本路径。 例如，在Linux中启动MATLAB的脚本可能是：依靠CUDA_PATH来确定 export PATH=/opt/common/cuda/cuda-5.0.35/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/opt/common/cuda/cuda

基于非下采样shearlet变换的图像融合，包括红外和可见光图像、多聚焦图像融合代码（matlab代码）

通过shearlet变换去除图像噪声，非常实用。操作平台为matlab

shearlet变换的matlab代码。 图像经过某种离散变化后的能力分布体现了图像的变换特征，从无失真压缩的角度考虑，变换的目的是希望图像经离散变换后能力尽可能的集中在少量的几个系数中，即具有能量聚集性，由此可得到较高的压缩比。 图像经过Shearlets变换后，能量的分布会随着变换尺度n的变换尺度呈现出一定的规律。