改进的二维经验模式分解方法

• 作者: 张彦铎 汪敏敏 鲁统伟
• 来源期刊: 武汉工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 二维经验模态分解 内在模式函数 边界效应 筛分条件
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 页码范围: 61-65
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2937字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-2869.2013.04.014

摘要

为了解决图像处理中应用到的传统二维经验模式分解算法存在边界效应和过度分解的问题,提出了一种改进的二维经验模式分解算法.该算法首先对原始图像的边界进行延拓处理,在图像信号的边界处增加一部分数据；然后对处理后的图像使用传统的二维经验模式分解方法进行图像筛分,筛分截止后对每个筛分过度的内在模式函数增加一个对应的补偿量.应用改进的二维经验模式分解算法对图像进行了处理,计算了处理后得到的重构图与原图的标准差.实验结果表明,改进的二维经验模式分解算法消除了边界效应,也解决了图像分解过度的问题.重构图与原图像的标准差很小,证明了重构图与原图的图像灰度波动很小即图像吻合得很好,并且由于处理边界问题时附加的图像信息并不多乃至计算量小,使处理简单易行,论证了改进的二维经验模式分解算法在图像处理中的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	鲁统伟	武汉工程大学计算机科学与工程学院	24	88	6.0	8.0
3	张彦铎	武汉工程大学计算机科学与工程学院	43	206	7.0	11.0
7	汪敏敏	武汉工程大学计算机科学与工程学院	1	9	1.0	1.0