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摘要:
提出了基于限邻域经验模式分解(Neighborhood Limited Empirical Mode Decomposition,NLEMD)的图像增强新算法.二维NLEMD是在Huang等人EMD自适应特性基础上通过设定最大邻域(时宽)和采用邻域内局部自适应均值算法代替包络均值算法进行分解,克服以往EMD分解算法出现的灰度斑现象.本文通过NLEMD对图像细节信息的强挖掘能力来获取图像中的高频边缘信息,最后根据剩余量的整体亮度均值和整体亮度对比度自动调整剩余量来调整图像的整体亮度.实验结果证明,与以往传统增强算法相比,本文算法具有更强的细节获取能力和整体亮度可控性,增强效果优于以往传统算法.
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文献信息
篇名 基于限邻域EMD的图像增强
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 经验模式分解(EMD) 局域波 图像增强 内蕴模式函数分量(IMF)
年,卷(期) 2006,(9) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 1635-1639
页数 5页 分类号 TP391
字数 4760字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0372-2112.2006.09.018
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王孝通 海军大连舰艇学院航海系 120 1357 19.0 32.0
5 徐晓刚 海军大连舰艇学院装备系统与自动化系 95 1361 16.0 35.0
9 朱涛 海军大连舰艇学院航海系 9 193 6.0 9.0
13 徐冠雷 海军大连舰艇学院航海系 38 428 9.0 20.0
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研究主题发展历程
节点文献
经验模式分解(EMD)
局域波
图像增强
内蕴模式函数分量(IMF)
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子学报
月刊
0372-2112
11-2087/TN
大16开
北京165信箱
2-891
1962
chi
出版文献量(篇)
11181
总下载数(次)
11
总被引数(次)
206555
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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