二维经验模态分解

摘要： 针对对焦过程中常用的图像清晰度评价函数对噪声敏感的问题,提出了一种新的清晰度评价函数。利用4方向Scharr算子进行梯度累加计算实现双区域对焦窗口的选择,以减小算法的计算量并提高检测结果的准确性;将对焦窗口进行二维经验模态分解,提取出包含较多图像细节的前2个尺度分量,用以加权计算能量梯度值,得到清晰度评价函数值;为了实现清晰度评价函数的定量分析,提出了精细对焦阶段灵敏度评价指标。实验结果表明,与常见的清晰度评价函数相比,在有噪声的情况下,该方法具有更高的灵敏度,抗噪能力更强,在保证对焦准确性的同时,每帧图像的计算时间更少,适合作为精细对焦阶段的清晰度评价函数,也适用于对实时性要求较高的应用场合。

摘要： 本文提出并实现了一种结合纹理复杂度和二维经验模态分解(BEMD)的灰度水印图像算法。该算法首先对Arnold变换的水印图像进行BEMD分解,得到不同尺度的内蕴模态函数及余量信息。其次,对宿主图像分块进行纹理复杂度的计算,选择纹理复杂度高的区域作为嵌入位置;为了使水印图像的内蕴模态函数能与宿主图像更好地融合,对宿主图像进行了与水印图像相同筛分条件的BEMD分解。最后,将水印信息重复地嵌入到宿主图像预先选好的位置中,再对嵌入水印信息后的内蕴模态函数及余量重建得到嵌入水印后的图像。水印提取则为水印嵌入的逆过程。通过对不同纹理程度的宿主图像进行实验,得到嵌入水印后图像的峰值信噪比均在40 dB以上,面对8种常见攻击时提取水印的NC值均在0.95以上。与现有算法进行对比,该算法在大比例剪切、噪声攻击、图像滤波和JPEG压缩攻击上表现出色,且结果整体优于对比算法。

摘要： 针对传统小波变换在金属断口图像分析中存在的不足,结合二维经验模态分解和小波分析,本文提出了一种基于二维经验小波的断口图像消噪算法。该方法通过自适应构造滤波器组构造了经验小波函数,实现了在频域上分割傅里叶频谱的同时又分离出了信号的不同模式,从而提取了具有紧支撑傅立叶频谱的AM-FM成分。将所提方法与传统小波变换方法进行对比,结果表明,不论是从峰值信噪比还是从结构相似指数来看,二维经验小波算法的图像消噪效果都明显优于小波变换方法。最后,将二维经验小波算法应用到金属断口图像消噪中,进一步验证了所提方法的有效性。

摘要： 为了实现电气设备故障红外图像的高效智能化辨识,针对传统电气设备故障红外图像检测方法出现的检测效率低下与检测结果主观性较强的问题,文中提出了一种基于改进BEMD频域分解的Res⁃LSTM电气设备红外图像故障辨识方法。首先采用BEMD算法对红外图像进行频域分解,并将其原有的滤波器替换为Gaussian滤波器,对BEMD进行改进,大大加快了其分解速度。其次,构建了Res⁃LSTM故障诊断网络,采用ResNet对电气设备红外图像进行特征提取,并通过LSTM网络对提取出的特征进行故障诊断。最后,在综合上述两种方法的基础上,构建了电气设备故障红外图像数据集,通过消融实验验证了文中算法的有效性。

摘要： 目的 提出基于二维经验模态分解(BEMD)与维纳滤波相结合的图像去噪算法并验证其去噪效果.方法 通过对含噪的图像进行BEMD尺度分解,提取前两阶含噪的尺度分量,使用维纳滤波进行一次去噪,然后再次进行BEMD分解和滤波去噪,从而达到去噪的目的.将本文提出的算法与经典算法进行比较,验证该算法的可行性和鲁棒性.结果 实验表明,该算法不仅能够有效降低图像的噪声,而且能很好地保持图像信息.结论 本文提出的图像去噪算法思路新颖,效果良好,在法庭科学图像处理领域有很好的参考和应用价值.

摘要： 本文从大地电磁二维正演出发,模拟水文地质勘查中常见的地电模型,对网格后的正演模型数据加入高斯白噪声模拟大地电磁的随机噪声,采用二维经验模态分解对其进行去噪处理。通过仿真实验表明,二维经验模态分解可以使这类噪声得到有效地压制。

摘要： 针对人脸图像识别问题,提出联合多模态表示的方法。采用二维经验模态分解(BEMD)对人脸图像进行分解,获得多层次二维内蕴模函数(BIMF),作为人脸的多模态表示。在分类阶段,采用多任务压缩感知模型(MTCS)对多层次BIMF进行表征,求解不同BIMF的稀疏系数矢量,进而计算不同类别对于当前测试样本的重构误差,根据重构误差判断样本所属类别。通过在ORL和Yale-B人脸图像数据集上开展实验,所提方法平均识别率分别达到75.42%和94.07%,且对噪声干扰具有良好的稳健性。

摘要： 经验模态分解理论(Empirical Mode Decomposition)是国际信号处理领城一个重大的突破,自其提出以来,理论不断完善、应用领城不断拓展,近年来已经应用于地质矿产调查领城,并取得了显著成效.文中根据地学数据空间结构上的自相似和数据量大的特征,对二维EMD算法作了改进,采用基于形态学的极值搜索方式,使用普通克里格插值拟合包络面,设置固定经验阈值为0.3筛分IMF,极值点的个数小于4个时算法终止.改进后的算法精度高、复杂度低,更适用于地学信息处理,对内蒙古努尔盖地区航磁异常进行了分解,假设航磁异常是由构造运动和岩浆活动两个弱相关事件形成,使用文中方法分解出的IMF1为高频构造运动和局部岩浆活动不均匀事件的反映,IMF2、IMF3是区城构造形态和结晶基底深部稳定岩体形态的反映,根据算法的正交性和可加性原理,证明了假设成立,并与向上延拓和垂向导数方法做了对比,文中方法可以从微观到宏观不同尺度展现地质构造格架和隐伏岩体分布形态,在航磁异常解译推断中具有很好的效果,实现了地质模型与数学模型的统一.

摘要： 在地震勘探中,地震数据往往是多维信号,按单道进行处理往往会忽略剖面横向上的特征,所以在这里本文探讨一下2D-EMD的实现过程.在去噪应用中,本文将一个原始地震剖面分解成若干个从高频到低频分量的剖面,直接去除第一个高频信息,然后重构地震剖面,重构后的剖面比较干净,而且从残差剖面可以看出,一些前期处理产生的噪声和绕射干扰得到了去除.总的来说,本文做了一个初步的尝试,结果是比较好的.

摘要： SAR与光学影像在获取地物波谱特征信息时,其波段范围、数据获取能力、影像特征等方面存在差异,将两者融合,对提高目标识别精度和地物分类的可靠性等方面具有重要意义.鉴于经验模态分解(EMD)较小波变换在非平稳、非线性数据上的分解优势以及不需要预先设定任何基函数的特点,提出了一种基于二维EMD的SAR与多光谱遥感影像的融合方法.该方法首先对滤波后的SAR影像以及经过彩色空间变换的多光谱影像的灰度分量进行二维EMD变换,得到不同尺度的图像.然后对不同尺度的图像采用自适应加权方案进行加权融合,经过EMD逆转换后得到新的灰度分量.最后,通过彩色空间逆变换得到最终的融合图像.融合实验以COSMO-Skymed与高分一号影像为例,分别采用文中方法以及常用的融合方法(IHS、PCA、小波变换)进行融合实验,并从空间分辨率提高、光谱保真度两个方面选择评价指标对融合后图像进行评价.实验结果表明，基于二维EMD的方法得到的融合图像既能保持图像光谱特性,又可以提高图像的空间分辨率.

摘要： SAR与光学影像在获取地物波谱特征信息时,其波段范围、数据获取能力、影像特征等方面存在差异,将两者融合,对提高目标识别精度和地物分类的可靠性等方面具有重要意义.鉴于经验模态分解(EMD)较小波变换在非平稳、非线性数据上的分解优势以及不需要预先设定任何基函数的特点,提出了一种基于二维EMD的SAR与多光谱遥感影像的融合方法.该方法首先对滤波后的SAR影像以及经过彩色空间变换的多光谱影像的灰度分量进行二维EMD变换,得到不同尺度的图像.然后对不同尺度的图像采用自适应加权方案进行加权融合,经过EMD逆转换后得到新的灰度分量.最后,通过彩色空间逆变换得到最终的融合图像.融合实验以COSMO-Skymed与高分一号影像为例,分别采用文中方法以及常用的融合方法(IHS、PCA、小波变换)进行融合实验,并从空间分辨率提高、光谱保真度两个方面选择评价指标对融合后图像进行评价.实验结果表明，基于二维EMD的方法得到的融合图像既能保持图像光谱特性,又可以提高图像的空间分辨率.

摘要： SAR与光学影像在获取地物波谱特征信息时,其波段范围、数据获取能力、影像特征等方面存在差异,将两者融合,对提高目标识别精度和地物分类的可靠性等方面具有重要意义.鉴于经验模态分解(EMD)较小波变换在非平稳、非线性数据上的分解优势以及不需要预先设定任何基函数的特点,提出了一种基于二维EMD的SAR与多光谱遥感影像的融合方法.该方法首先对滤波后的SAR影像以及经过彩色空间变换的多光谱影像的灰度分量进行二维EMD变换,得到不同尺度的图像.然后对不同尺度的图像采用自适应加权方案进行加权融合,经过EMD逆转换后得到新的灰度分量.最后,通过彩色空间逆变换得到最终的融合图像.融合实验以COSMO-Skymed与高分一号影像为例,分别采用文中方法以及常用的融合方法(IHS、PCA、小波变换)进行融合实验,并从空间分辨率提高、光谱保真度两个方面选择评价指标对融合后图像进行评价.实验结果表明，基于二维EMD的方法得到的融合图像既能保持图像光谱特性,又可以提高图像的空间分辨率.

摘要： SAR与光学影像在获取地物波谱特征信息时,其波段范围、数据获取能力、影像特征等方面存在差异,将两者融合,对提高目标识别精度和地物分类的可靠性等方面具有重要意义.鉴于经验模态分解(EMD)较小波变换在非平稳、非线性数据上的分解优势以及不需要预先设定任何基函数的特点,提出了一种基于二维EMD的SAR与多光谱遥感影像的融合方法.该方法首先对滤波后的SAR影像以及经过彩色空间变换的多光谱影像的灰度分量进行二维EMD变换,得到不同尺度的图像.然后对不同尺度的图像采用自适应加权方案进行加权融合,经过EMD逆转换后得到新的灰度分量.最后,通过彩色空间逆变换得到最终的融合图像.融合实验以COSMO-Skymed与高分一号影像为例,分别采用文中方法以及常用的融合方法(IHS、PCA、小波变换)进行融合实验,并从空间分辨率提高、光谱保真度两个方面选择评价指标对融合后图像进行评价.实验结果表明，基于二维EMD的方法得到的融合图像既能保持图像光谱特性,又可以提高图像的空间分辨率.

摘要： 本发明公开了一种二维正弦辅助的经验模态图像分解方法，首先对图像进行快速经验模态分解，然后通过对该层尺度的初始分解结果进行幅频分析，自动设计了与该分量尺度相似的二维正弦分布，再通过这些正弦分布的辅助，使该尺度极值分布均匀，从而能够完整、彻底地从图像中分离出来。反复迭代操作，则可将图像分解成一系列尺度分明、物理意义明确的各分量图像。采用正弦辅助的方法可成功解决模式混叠问题，此外，该方法仅需要一对互逆的正弦分布参与操作，因此可保证较高的图像分解效率，使得本方法具有很好的应用潜力。本发明的方法自适应性强，实现简单，分解速度快，可广泛应用于图像处理、模式识别、人工智能等领域中。

摘要： 本发明公开了一种用于多图像融合的二维多元信号经验模态快速分解方法，包括如下步骤：将需要融合的多幅图像组合成一个二维多元信号，作为MA‑BMEMD的输入信号，其中每一幅图像为一个二维信号；将输入的二维多元信号分解到多个空间尺度得到投影信号，采用基于均值估计的二维多元经验模态分解算法将每个二维信号在每个空间尺度的投影信号分解为若干本征模态函数；使用局部方差最大法将同一空间尺度下不同的本征模态函数进行融合，将所有空间尺度的融合后的信号叠加即可得到融合后的图像。本发明可以在保证BMEMD融合效果的前提下，减少图像空间信息的丢失，且较为显著地减少算法复杂度，降低运算成本。

摘要： 本发明公开了一种用于多图像融合的二维多元信号经验模态分解快速算法，包括如下步骤：将需要融合的多幅图像组合成一个二维多元信号，作为MA‑BMEMD的输入信号，其中每一幅图像为一个二维信号；将输入的二维多元信号分解到多个空间尺度得到投影信号，采用基于均值估计的二维多元经验模态分解算法将每个二维信号在每个空间尺度的投影信号分解为若干本征模态函数；使用局部方差最大法将同一空间尺度下不同的本征模态函数进行融合，将所有空间尺度的融合后的信号叠加即可得到融合后的图像。本发明可以在保证BMEMD融合效果的前提下，减少图像空间信息的丢失，且较为显著地减少算法复杂度，降低运算成本。

摘要： 本发明公开了一种用于多图像融合的二维多元经验模态分解算法，包括如下步骤：(1)将待融合的多幅图像组合为一个二维多元信号，作为2D‑MEMD算法的输入信号；(2)2D‑MEMD算法可将输入的二维多元信号分解为2D‑IMFs，不同的2D‑IMF表征了不同图像的不同空间尺度响应；(3)使用局部方差最大法或局部能量最大法对相同空间尺度的2D‑IMFs进行融合，再将不同空间尺度的融合结果相加，即可得到多图像融合的结果。本发明能够结合2D‑EMD和MEMD算法的优势，可以完成对二维多元信号，即多幅图像的分解，为每幅图像生成数量一致的2D‑IMFs，且不会造成图像空间信息的丢失。

摘要： 本发明公开了一种快速二维多元经验模态分解算法，将多个二维信号组成为一个二维多元信号，每个二维信号是这个二维多元信号的一个通道，作为FBMEMD的输入信号；经过若干方向的实值投影，输入二维多元信号转换为多个二维一元信号，称为该方向的投影信号；对于每个方向的投影信号，通过极大值顺序统计滤波器和极小值顺序统计滤波器初步估计极大值和极小值包络，经平滑滤波器后得该方向的极大值包络和极小值包络；平均各个方向的极大值包络和极小值包络，得到最终的均值包络，输入信号减去均值包络，分解出一个固有模式函数；将(4)中所述的均值包络作为输入信号，重复过程(2)～(4)可分解出所有的IMF。本发明应用于二维多元信号的处理和分析。

摘要： 本发明公开了一种基于改进二维经验模态分解算法的图像去噪方法,首先，将待去噪图像经传统BEMD算法进行自适应分解得到各阶IMF后，对各个IMF的概率密度函数与待去噪图像概率密度函数之间的相似性进行测量，其次，根据相似性测量值区分出噪声主导模态函数与信号主导模态函数的边界索引值,然后，使用小波去噪算法对噪声主导模态函数进行降噪处理得到实际的图像噪声，接着，重构出与原图像具有相同信噪比的多幅图像后对其累加求平均、实现将噪声压缩到低阶IMF中，最后，使用BEMD‑DT对该平均图像进行去噪处理。通过本发明方法对图像进行去噪，取得效果均好于小波降噪以及传统BEMD等降噪方法的去噪效果。

摘要： 本发明公开了一种基于二维经验模态分解的门控循环单元网络负荷预测方法，该方法包括如下步骤：首先根据原始负荷时间序列每小时的最小值和最大值来获得负荷区间，并通过复值变换得到区间复值序列；再通过二维经验模态分解(BEMD)将复值序列分解为有限个二维模态分量和一个残差分量，提取和识别数据的波动特征；其次，利用多元多尺度排列熵(MMPE)对各二维模态分量进行复杂度分析，重构分解后的二维模态分量以捕获内部因素，减少估计误差的累积；接着利用门控循环单元(GRU)同步预测各分量的上下界；最后，将各个分量的上下界预测结果分别相加集成得到最终区间预测值。

摘要： 本发明公开的一种基于二维经验模态分解的非对称集成光学加密系统，属于光学仪器技术领域。本发明包括相位截断傅里叶变换加密模块和二维经验模态分解模块。相位截断傅里叶变换加密模块用于对携带物体信息的平面波进行非对称加密处理，提取相位作为两个相位私钥。二维经验模态分解加密模块对一重实值加密图像进行二维经验模态分解，将其分解为多个分量，选择其中信息量最少的分量作为二重加密图像，提高密钥空间的维度。本发明能够提高光学加密系统的抗统计攻击能力和抗迭代攻击能力，提高非对称集成光学加密系统的安全性和鲁棒性。本发明结合液晶空间光调制器辅助控制实现纯光学的非对称集成光学加密系统，提升加密系统的灵活性和精确性。

摘要： 本发明公开了一种基于二维多元经验模态分解(Bidimensional Multivariate Empirical Mode Decomposition，BMEMD)的特征提取方法，BMEMD在BEMD的基础上，增加多个通道实现多通道的图像分解。该方法经过若干方向的实值投影，将输入的二维多元信号转换为多个二维一元信号。本发明将BMEMD应用于彩色图像的处理，将彩色图像分为RGB三个通道进行二维经验模态分解，分解得到的BIMF(Bidimensional Intrinsic Mode Function，二维本征固态函数)再合成，得到彩色BIMF和残余分量，可用于提取彩色图像的颜色信息和纹理特征。

摘要： 本发明公开了一种基于重磁物理场使用二维经验模态分解异常分析方法，其特征在于，处理方法包括：本方法由三部分组成，第一部分为位场去噪，第二部分为位场分离，第三部分为位场弱异常提取，其中第一部分位场去噪利用SVD技术实现，通过理论位场模型正演异常得到加噪处理、通过加噪处理得到SVD分解，通过SVD分解得到有效阶次确定，通过有效阶次确定得到SVD重构，通过SVD重构得到去噪后的正演异常；本发明的有益效果：通过该方法能够很好地解决传统地球物理重磁(位场)勘探中异常信息的解译干扰、延拓高度的定量判别时的过于简略和模糊以及实践较少等问题。