MATLAB实现基于BEMD的灰度图像多尺度分解系统

资 源 简 介

本MATLAB项目采用BEMD（二维经验模态分解）方法对灰度BMP图像进行自适应多尺度分解。系统通过BEMD算法提取图像内在模态分量，实现有效的多尺度特征提取，适用于图像分析和信号处理应用。

详 情 说 明

基于BEMD的灰度图像多尺度分解系统

项目介绍

本项目实现了一种基于BEMD（二维经验模态分解）的灰度图像多尺度分解算法。系统能够对输入的灰度BMP图像进行自适应的多尺度分解，通过Delaunay三角剖分结合三次插值技术构造包络面，准确提取图像的固有模态函数分量。最终输出包含三层IMF分量和一层残差图像，为图像分析、特征提取等应用提供有效的多尺度表征工具。

功能特性

• 自适应分解：基于BEMD算法，无需预设基函数，自适应分解图像内容
• 精确包络构造：采用Delaunay三角剖分与三次插值技术，确保包络面平滑准确
• 多尺度输出：生成三层IMF分量（imf1, imf2, imf3）和残差图像（residue）
• 标准化输入：支持标准单通道灰度BMP格式图像输入
• 完整流程：实现从图像读取、BEMD分解到结果输出的完整处理流程

使用方法

1. 准备待处理的灰度BMP图像文件
2. 运行主程序，系统将自动执行以下流程：

- 读取输入图像数据 - 执行BEMD多尺度分解算法 - 生成并保存分解结果

1. 在输出目录中查看生成的四幅图像：

- imf1.bmp：第一层IMF分量 - imf2.bmp：第二层IMF分量 - imf3.bmp：第三层IMF分量 - residue.bmp：残差图像

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 支持BMP格式图像读写功能

文件说明

主程序实现了完整的BEMD图像分解流程，主要包括图像数据的读取与预处理、基于极值点检测与Delaunay三角剖分的包络面构造、通过三次插值技术实现的包络拟合、IMF分量的迭代筛选与提取过程、多尺度分解结果的可视化展示以及最终分量图像的生成与保存功能。