Laguerre 超群上的 Riesz 位势，黄际政，刘和平，在本文中，我们将在 Laguerre 超群上建立关于 Riesz 位势的 Hardy-Littlewood-Sobolev 不等式，我们同时证明了弱 L1 结果。

用于灰度图像中高密度椒盐噪声去除的不同自适应修正Riesz均值滤波器 引文： S.Memiş和U. Erkan，2021。《用于灰度图像中高密度盐和胡椒噪声去除的不同自适应修正Riesz均值滤波器》，《欧洲科学技术杂志》，（23），359-367。 doi：https ：//doi.org/10.31590/ejosat.873312 抽象的： 本文提出了一种新的滤波器，差分自适应修正里氏均值滤波器（DAMRmF），用于去除高密度椒盐噪声（SPN）。 DAMRmF可操作像素加权函数和自适应中值滤波器（AMF）的适应性条件。 在仿真中，将所提出的滤波器与自适应频率中值滤波器（AFMF），三值加权方法（TVWM），无偏加权均值滤波器（UWMF），不同应用中值滤波器（DAMF），自适应加权均值滤波器（AWMF）进行了比较。 ），自适应Cesáro均值滤波器（ACmF），自适应Riesz均

Riesz基 定义 令H是Hilbert空间，H中的一个序列{gj}jZ是Riesz基，如果它满足以下的条件： A和B分别称为Riesz基的上下界，Riesz基又称为稳定基。 (3.2) (3.3)

金字塔 使用 Riesz 金字塔放大视频中的运动。 版权所有 2012 麻省理工学院和 Quanta Research Cambridge。 版权所有。 此实现基于 Neal Wadhwa 和以下其他作者的工作，他们保留所有权利。 任何错误或错误很可能是我的。 这是 Hao-yu Wu、Michael Rubinstein、Eugene Shih、John Guttag、Fredo Durand 和 William T. Freeman 撰写并发表的论文“Eulerian Video Magnification for Revealing Subtle Changes in the World”中描述的方法的实现在“ACM 图形交易，第 31 卷，第 4 期，2012 年 7 月”中。 此代码包含专利算法，仅用于非商业研究目的。 有关管理此代码的许可证，请参阅 。 您必须联系

针对传统边缘检测算法易受光线变化影响的问题，提出一种基于Riesz变换空间下的相位一致性边缘检测方法。用Riesz变换替代Hilbert变换对图像进行处理，通过Riesz变换的不同尺度因子构造计算相位一致性所需要的变换空间，根据相位一致性计算方法在新的Riesz变换空间获得特征图像；使用非极大值抑制检测出图像边缘信息；与传统相位一致特征提取方法、2DLog-Gabor变换以及Canny边缘提取算法对比实验。仿真实验结果说明，该边缘检测方法在不均匀关照条件下可用于图像的边缘特征提取，相比在Hilbert变换

泛函分析的经典书籍，是准备学习小波分析的必备入门材料。好不容易得到的，

An Introduction to Frames and Riesz Bases pdf 版本