MATLAB二维经验模式分解图像分析工具

资 源 简 介

本工具基于二维经验模式分解（BEMD）实现图像的多尺度自适应分解，自动提取本征模态函数分量，支持纹理分析、去噪、边缘检测及图像重构。适用于图像特征提取与可视化分析，提升图像处理效率。

详 情 说 明

基于二维经验模式分解的图像多尺度分析与特征提取工具

项目介绍

本项目是一个基于二维经验模态分解（Bidimensional Empirical Mode Decomposition, BEMD）算法的图像处理工具，旨在实现对二维图像信号的自适应多尺度分解。通过自动识别图像中的本征模态函数分量，本工具提供图像特征提取、纹理分析、去噪、边缘检测等多种功能，适用于图像处理与计算机视觉领域的多尺度分析需求。

功能特性

• 自适应多尺度分解：采用BEMD算法，无需预设基函数，实现图像的自适应分解
• 本征模态函数提取：自动识别并提取图像中的IMF分量，揭示图像的固有模态特征
• 图像特征提取与分析：提供基于IMF分量的纹理特征分析和统计特性计算
• 图像预处理应用：支持图像去噪、边缘检测等预处理操作
• 重构与可视化：实现图像重构功能，并提供分解过程的可视化分析
• 质量评估：提供重构图像的质量评估指标和分解过程收敛性报告

使用方法

基本使用流程

1. 准备输入图像：输入应为二维灰度图像矩阵，支持uint8或double类型
2. 设置参数（可选）：

- 分解层数：控制分解的IMF数量 - 迭代次数阈值：控制分解过程的迭代停止条件 - 边界处理方式：选择适当的边界处理方法

1. 执行分解：运行主程序进行BEMD分解
2. 分析结果：获取IMF分量集合、残余分量及相关分析结果

输入要求

• 图像尺寸：最小32×32像素，最大4096×4096像素
• 图像格式：灰度图像矩阵（uint8或double类型）

输出结果

• 本征模态函数分量矩阵集合（IMF components）
• 残余分量（Residue）
• 各分量的时频分析结果
• 重构图像质量评估指标（如PSNR、SSIM等）
• 分解过程收敛性报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 内存建议：至少4GB（处理大图像时需更多内存）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了二维经验模态分解的核心算法流程，实现了图像导入与预处理、极值点检测与曲面插值、本征模态函数的筛选与提取、多尺度分解过程控制、分量可视化与分析以及图像重构与质量评估等关键功能。该文件作为项目的入口点，协调各功能模块的协作，确保分解过程的完整执行和结果输出。