图像处理中二维经验模式分解的改进算法

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对图像处理中二维经验模式分解(EMD)算法提出改进。在二维EMD中涉及到像素极值的选取和对极值点进行插值,在插值过程中会出现边界点变异现象。利用Delaunay三角剖分方法对选取的极值点进行分划,对不包含在Delaunay多边形内的边界像素采用对称处理,抑制了3次样条插值过程中边界点变异现象。用改进算法对一幅图像进行EMD处理,计算得到重构图像与原始图像之间标准差为6.667×10-6,可见重构图像与原始图像之间的灰度值波动很小。实验结果表明重构图像与原始图像吻合非常好,论证了这种改进算法的准确性和可行性。EMD方法在图像压缩以及去噪过程中运用越来越广泛,因此本文的改进算法也将在基于EMD的图像处理中起到提高运算速度的作用。
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