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首页> 外文会议>International Conference on Energy, Communication, Data Analytics and Soft Computing >A review on bidimensional empirical mode decomposition: A novel strategy for image decomposition
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A review on bidimensional empirical mode decomposition: A novel strategy for image decomposition

机译：二维经验模式分解综述：图像分解的新策略

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Wireless capsule endoscopy images are getting inclined by noise due to hardware limitation like fixed light source, quality of image sensors and lens, reflection of light from peptic content etc. In this case image enhancement play important role before processing image. In this paper we take review of image decomposition technique. Bidimentional Empirical Mode Decomposition (BEMD) is a novel decomposition technique which is based collection of oscillatory mode signal. BEMD method for analyzing non-linear and non-stationary signal. Signal is decomposed adaptively into intrinsic oscillatory components called as Intrinsic Mode Functions.
机译：由于硬件限制（例如固定光源，图像传感器和镜头的质量，消化性内容物的光反射）等硬件限制，无线胶囊内窥镜检查图像会因噪声而变得倾斜。在这种情况下，图像增强在处理图像之前起着重要的作用。在本文中，我们回顾了图像分解技术。基本经验模态分解（BEMD）是一种新颖的分解技术，它基于振荡模态信号的收集。 BEMD方法用于分析非线性和非平稳信号。信号被自适应地分解为称为固有模式函数的固有振荡成分。

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