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为有效分析隧道超前探测图像以避免灾害的发生,研究应用二维希尔伯特—黄变换(二维HHT)进行隧道超前探测图像的识别与检测。应用二维经验模态分解(BEMD)方法将隧道超前探测图像分解为不同频率的本征模态函数图(IMF)分量,去除含噪声的高频分量,得到重构后的新图像;再对新图像进行Hilbert变换,进而进行复信号分析,并求取图像的瞬时参数,突出图像特征。研究表明:二维HHT方法能较好地去除图像的噪声部分,并结合复信号分析所到的瞬时参数图,突出超前探测图像的异常体特征。