基于局部梯度极值点的经验模式分解图像增强

• 作者: 崇元 徐冠雷 艾葳
• 来源期刊: 兵工自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 图像增强 经验模式分解 梯度极值点
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 网络与信息技术
• 页码范围: 28-31
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2981字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7690/bgzdh.2020.03.007

摘要

为解决传统2维经验模式分解获取图像细节能力不足的问题,提出一种基于局部梯度极值点的改进BEMD图像增强方法.根据梯度对图像细节信息的强挖掘能力,基于像素点4个2维方向上的极值条件来寻找图像的局部极值点,对图像进行经验模式分解并确定内蕴模式函数,结合大尺度梯度保留、小尺度梯度去除的思路,达到在图像增强的同时又抑制噪声的目的.实验结果表明:与传统的图像增强算法相比,该方法具有更强的细节捕捉能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐冠雷	海军大连舰艇学院军事海洋系	38	428	9.0	20.0