BEMD对图像进行分解

资 源 简 介

BEMD对图像进行分解

详 情 说 明

BEMD（二维经验模态分解）是一种用于图像处理的信号分解方法。它能够将复杂的图像信号分解为多个本征模态函数（IMF）和残差分量，适用于纹理分析、图像增强等领域。

在BEMD处理灰度图像时，首先通过极值点检测获取图像中的局部极值点。然后使用Delaunay三角剖分对这些极值点进行连接，形成三角形网格作为包络构造的基础。Delaunay三角剖分的优势在于能最大化最小内角，避免出现狭长的三角形，确保插值稳定性。

接下来，在每个三角形区域内采用三次插值算法拟合上下包络面。三次插值可以保证包络面的光滑性，避免过度拟合或欠拟合问题。通过迭代筛选过程，最终得到满足IMF条件的分解结果（如imf1、imf2、imf3）和残差分量。

残差通常反映图像的整体趋势或背景信息，而不同层级的IMF则包含从高频到低频的细节特征。这种分解方式特别适用于非线性和非平稳的图像信号分析，为后续特征提取或图像处理提供有效的数据基础。