图像处理中二维经验模式分解的改进算法

• 作者: 任德明 张合勇 曲彦臣 赵卫疆
• 来源期刊: 光学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像处理 经验模式分解 Delaunay三角剖分 样条插值 标准差
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 1248-1253
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3577字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/AOS20092905.1248

摘要

对图像处理中二维经验模式分解(EMD)算法提出改进.在二维EMD中涉及到像素极值的选取和对极值点进行插值,在插值过程中会出现边界点变异现象.利用Delaunay三角剖分方法对选取的极值点进行分划,对不包含在Delaunay多边形内的边界像素采用对称处理,抑制了 3次样条插值过程中边界点变异现象.用改进算法对一幅图像进行EMD处理,计算得到重构图像与原始图像之间标准差为6.667X10-6,可见重构图像与原始图像之间的灰度值波动很小.实验结果表明重构图像与原始图像吻合非常好,论证了这种改进算法的准确性和可行性.EMD方法在图像压缩以及去噪过程中运用越来越广泛,因此本文的改进算法也将在基于EMD的图像处理中起到提高运算速度的作用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	任德明	哈尔滨工业大学光电子信息科学与技术系	33	284	10.0	14.0
2	曲彦臣	哈尔滨工业大学光电子信息科学与技术系	35	290	10.0	14.0
3	赵卫疆	哈尔滨工业大学光电子信息科学与技术系	31	233	8.0	13.0
4	张合勇	哈尔滨工业大学光电子信息科学与技术系	5	96	4.0	5.0