一種基于多尺度極值的快速自適應(yīng)二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夥椒?/H1>

發(fā)布時(shí)間：2025-01-10 23:18

　　 現(xiàn)有的二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?Bidimensional empirical mode decomposition,BEMD)算法在極值點(diǎn)查找、內(nèi)蘊(yùn)模式篩選和迭代過(guò)程中效率低、自適應(yīng)性有待進(jìn)一步提高,因此本文提出了一種基于多尺度極值的二維信號(hào)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夥椒�。首先給出二維多尺度極值二叉樹(shù)結(jié)構(gòu)的概念和建立方法,進(jìn)而引出一個(gè)新的分解層數(shù)和濾波窗口大小的自適應(yīng)確定原則,由此形成了改進(jìn)的快速自適應(yīng)二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夥椒ā?duì)自然圖像和合成紋理圖像分解的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:與現(xiàn)有的快速自適應(yīng)二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夥椒ㄏ啾容^,新方法的自適應(yīng)性和效率都有明顯提升。

【文章頁(yè)數(shù)】：11 頁(yè)

【部分圖文】：

圖1 信號(hào)極值點(diǎn)的二叉樹(shù)結(jié)構(gòu)

(2）再分別將S〈1,1〉,S〈1,2〉作為新的序列分別找出它們的局部極大值點(diǎn)和極小值點(diǎn)，得到集合S〈2,1〉,S〈2,2〉，S〈2,3〉和S〈2,4〉，從而得到第二級(jí)極值點(diǎn)集S2={S〈2,1〉,S〈2,2〉，S〈2,3〉,S〈2,4〉}。(3）依此類(lèi)推，迭代上述操作，直到某一....

圖2 由方向分離的極值點(diǎn)圖合成的最終二維極值點(diǎn)圖

(4）將對(duì)應(yīng)層級(jí)的方向分離的二維極值點(diǎn)子集圖S′h〈i,j〉和S″v〈i,j〉分別取交集，生成對(duì)應(yīng)層級(jí)的二維極值點(diǎn)子集，即S〈i,j〉=S′h〈i,j〉∩S′v〈i,j〉，由此得到最終二維極值點(diǎn)集Sm={Si}=S〈i,j〉，其中i=1,2,…,n;j=1,2,…,2i。采用此方....

圖3 FABEMD算法流程圖

FABEMD方法的具體步驟如圖3所示。其中BIMFi為第i級(jí)二維內(nèi)蘊(yùn)模式分量，Ires為余量，Ri為分解過(guò)程中間變量。wen的確定方法是：計(jì)算極值點(diǎn)最近距離矩陣dadj-max和dadj-min，兩者都以降序排列，可以選用不同的準(zhǔn)則從dadj-max和dadj-min中選擇出濾波....

圖4 改進(jìn)的FABEMD算法流程圖

(2）計(jì)算各極值點(diǎn)子集S〈i,j〉的極值點(diǎn)數(shù)目NSij，由此得到各級(jí)極值點(diǎn)的數(shù)目NSi為(3）計(jì)算各級(jí)極值點(diǎn)的平均密度為

本文編號(hào)：4025580

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