二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸饧捌湓趫D像分析中的應(yīng)用.pdf

1、二維圖像的非平穩(wěn)性、非線性性和多尺度性使得圖像分析一直是計(jì)算機(jī)視覺中富有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。由于圖像灰度值在空域上的變化是隨機(jī)的，尺度和幅值變化都沒有規(guī)律可言，因此可以將其看作二維平面上的非平穩(wěn)非線性信號(hào)。對(duì)非平穩(wěn)非線性信號(hào)來(lái)說(shuō)，時(shí)頻分析方法的局域性和自適應(yīng)性是最為關(guān)鍵的。而現(xiàn)有分析方法如傅立葉分析、小波分析等由于依賴于預(yù)先設(shè)定的基函數(shù)，都不具備自適應(yīng)的特點(diǎn)。如何將非平穩(wěn)非線性信號(hào)的幅值和頻率都表示為時(shí)間的函數(shù)，是分析此類信號(hào)的首要任務(wù)。二維

2、圖像的幅度-頻率聯(lián)合調(diào)制表示法（AM-FM Representation）就是將二維圖像表示成一系列局部協(xié)調(diào)的復(fù)指數(shù)函數(shù)之和，從而可進(jìn)一步得到圖像局部的幅度和瞬時(shí)頻率。
　　 本文即采用二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夥椒ǎ˙EMD）對(duì)圖像進(jìn)行分析。二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸馐且痪S經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夥椒ǎ‥MD）在二維平面上的擴(kuò)展，它將原始圖像分解為一系列AM-FM函數(shù)之和，然后從中得到幅值和頻率的時(shí)間函數(shù)，對(duì)圖像特征進(jìn)行定位。
　　 本文工作的重點(diǎn)是

3、研究二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸馑惴ǖ膶?shí)現(xiàn)及其在圖像分析中的應(yīng)用。論文提出了二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸馑惴蚣苤袔讉€(gè)關(guān)鍵算法的實(shí)現(xiàn)?？紤]自然圖像的實(shí)際特點(diǎn)，極值點(diǎn)的提取采用了較簡(jiǎn)單的8鄰域比較法；邊界問(wèn)題采用鏡像對(duì)稱擴(kuò)大原圖像的方法進(jìn)行解決；采用基于三角的立方插值計(jì)算包絡(luò)曲面；采用固定迭代次數(shù)的方法來(lái)解決過(guò)度分解問(wèn)題。此外，論文還提出了BEMD分解完成后，將其應(yīng)用于圖像濾波的預(yù)處理方法。即將BEMD分解的最終表達(dá)式抽象為一個(gè)通用濾波器，根據(jù)數(shù)據(jù)的數(shù)值特征和實(shí)