​二维经验模态分解，分解图像等二维信号

资 源 简 介

​二维经验模态分解，分解图像等二维信号

详 情 说 明

二维经验模态分解（Bidimensional Empirical Mode Decomposition, BEMD）是一种针对二维信号（如图像）的自适应分解方法。它扩展了一维经验模态分解（EMD）的概念，能够将复杂的二维信号分解为多个本征模态函数（BIMFs）和一个残余分量。

在图像处理领域，BEMD通过以下步骤工作：首先识别图像中的局部极值点，然后用这些极值点构建上下包络面。通过迭代过程，将图像分解为不同尺度的BIMF分量，每个分量代表图像中特定频率的特征。这种分解不需要预设基函数，完全由数据驱动，因此特别适合处理非线性和非平稳的二维信号。

BEMD在算法验证和学习中具有重要价值。研究人员可以利用分解后的BIMF分量来研究图像的多尺度特征，或作为预处理步骤用于图像增强、特征提取等后续处理。与傅里叶变换和小波变换相比，BEMD更能保留图像的局部特征信息。