基于BEMD和小波阈值的MRI医学图像去噪

针对核磁共振医学图像含有的混合噪声的特点,提出了一种基于2维经验模式分解(BEMD)和小波阈值去噪的新算法,即将图像分解到固有模态函数(IMF)域.然后采用小波阈值法对各固有模态函数成分进行去噪处理.在分析了小波硬阈值和软阈值去噪的特点之后,对小波阈值进行了改进,克服了传统小波阈值去噪的不足.实验结果表明该方法在有效去除噪声的同时,较好地保留了MRI图像的细节,有利于医学的诊断.     

基于BEMD和分形维数的人脸识别方法

提出一种新的人脸图像特征提取方法,即利用二维经验模态分解方法（BEMD）结合分形维数（Fractal dimension）进行特征量提取,将提取得到的特征量用于人脸识别。该方法将图像通过BEMD算法分解为不同的二维固有模态分量（BIMF）,然后将得到的BIMF图像进行分块得到BIMF子区域,对每一个BIMF子区域进行分形盒维数估计,采用BP神经网络作为分类器。实验选用ORL人脸数据库,实验结果表明,用该算法进行特征量提取的人脸识别方法具有理想的识别效果并提高识别系统性能。     

基于BEMD图像特征点的图像压缩方法

BEMD作为一种较新的多尺度分析方法,在自适应的提取图像符合视觉感知的成分上有其独特的优势。本文探索研究了BEMD在图像压缩领域的应用推广。提出了基于BEMD提取图像分量的特征点的图像压缩理念。对各IMF分量和残余提取他们的极值点和过零点,将极值点和过零点视为特征点,对特征点系数做量化编码,接收端解码,再对特征点插值分别重建各IMF和残余分量,进而重建原图像。通过实验证明了其可行性。     

基于BEMD的Canny算子边缘检测算法

提出一种基于二维经验模态分解（BEMD）的Canny算子边缘检测算法,通过BEMD将图像分解成多层本征模函数,利用Canny算子对各分量进行边缘检测,并有选择地逐层重构出图像边缘,在灰度图像集中进行测试。实验结果表明,与传统算法相比,该算法能够获得较好的检测性能。     

一种BEMD第一余量图像压缩的方法

提出一种针对二维经验模态分解第一余量图像的压缩方法。解释了第一模态、第一余量和第一均值等概念,将可以利用网格特征点表示的各个均值曲面分别进行压缩。根据第一余量曲面和其各个均值曲面的加和关系,将各个均值曲面分别重建后再相加得到第一余量曲面(图像)高质量的还原结果。实验结果表明,该方法在图像低频信息压缩方面与传统的压缩方法相比具有明显优势。     

对经验模态分解改进方法的研究

论文主要是针对对经验模态分解在分离信号功能方面提出两种改进方法:先去噪后分解以及先设定所研究对象的频率范围再从众多内模函数中提取相应数据.     

一种新的BEMD筛分停止准则

为优化二维经验模态分解(Bidimensional empirical mode decomposition,BEMD)算法,提出了根据空间位置信息的稳定性制定BEMD筛分停止准则的思想;明确了一维经验模态分解和二维经验模态分解在筛分停止需求上的本质区别.均值曲面的物理状态预示了待筛分曲面极值点数量和分布变化规律,基于此制定出一种BEMD筛分停止准则.实验表明,该准则较传统的停止准则有明显优势.     

基于经验模态分解的探地雷达信号去噪处理

探地雷达作为一种先进的地球物理探测方法,具有探测效率高、操作简单、采样迅速、无损伤探测、探测分辨率高等优点。探地雷达的信号的去噪问题已成为一个公认的技术难题。本文用经验模态分解的方法对探地雷达信号进行信号去噪处理,并取得了良好的效果。     

基于BEMD与自适应维纳滤波的图像降噪

自适应维纳滤波器是一种经典的线性降噪滤波器,较其他线性滤波器能够更好地解决边界模糊的问题。然而由于含噪图像的噪声主要集中于它的高频部分,而图像的低频部分所含有的噪声较高频部分则小很多。自适应维纳滤波算法对图像中所有频率成份都不加区分地进行滤波降噪处理,因而它不能得到更为令人满意的结果。提出了一种将二维经验模态分解和自适应维纳滤波相结合的图像去噪方法,通过将图像分解为不同频率成份的子图像并对各子图像采用不同的降噪处理,从而更好地对含噪图像进行降噪。实验结果表明,算法相对于自适应维纳滤波算法降噪效果更好。     

基于BEMD和位平面分解的彩色图像水印算法

为了得到水印更好的鲁棒性和不可见性,以二维经验模态分解（BEMD）和位平面分解为基础,提出了一种新的彩色图像水印嵌入算法。该算法运用人类视觉系统（HVS）的特性和Arnold置乱变换,将位平面分解的水印信息嵌入到宿主图像其中一个固有模态函数（IMF）中,完成水印的有效嵌入。实验表明,该算法具有良好的鲁棒性和不可感知性,能够有效抵抗JPEG压缩、中值滤波、旋转、椒盐噪声和高斯噪声等多种恶意攻击。     

一种在扩散加权图像降噪中的算法

扩散加权图像中的噪声为莱斯噪声并且图像本身含有丰富的边界信息,因而要求对DWI图像有效降噪的同时,能够较好地保留图像的边界信息。由于BEMD算法可将图像分解为细节图像及余项图像,其所分解的细节图像包括DWI图像的边界信息以及主噪声,而余项图像则描述图像的趋势信息。因此,提出一种将二维经验模态分解算法与改进的维纳滤波器相结合的降噪算法,并将该算法应用于DWI图像的降噪中。通过实验,将所提出的算法与其他算法应用于DWI图像的降噪处理,并通过对结果的分析比较证明所提出的算法能够更有效地对DWI图像进行降噪处理。     

基于二维EMD分解的图像压缩研究

综合Anna的极值点压缩算法和多抽样重叠块压缩算法,提出了一种新的基于二维EMD分解的数字图像压缩方法。先对自然图像进行二维EMD分解,对分解后的IMF抽样点进行熵编码。与两种压缩方法所得的结果比较分析,在确保图像质量的前提下,找到了一种更好的方法,对图像进行压缩。     

一种基于多尺度极值的快速自适应二维经验模式分解方法

现有的二维经验模式分解(Bidimensional empirical mode decomposition, BEMD)算法在极值点查找、内蕴模式筛选和迭代过程中效率低、自适应性有待进一步提高,因此本文提出了一种基于多尺度极值的二维信号经验模式分解方法。首先给出二维多尺度极值二叉树结构的概念和建立方法,进而引出一个新的分解层数和滤波窗口大小的自适应确定原则,由此形成了改进的快速自适应二维经验模式分解方法。对自然图像和合成纹理图像分解的实验结果表明：与现有的快速自适应二维经验模式分解方法相比较,新方法的自适应性和效率都有明显提升。     

基于噪声水平估计的图像盲去噪

三维块匹配(BM3D)去噪是当前去噪性能最好的算法之一。但由于时间复杂度较高,而且需要输入精确的图像噪声水平参数,极大地限制该算法的广泛应用。因此,文中首先采用基于网格的块匹配策略,提出快速三维块匹配(FBM3D)算法。然后提出基于迭代的盲图像噪声水平估计算法,由SVM学习算法确定迭代的初始值,再由图像质量判定迭代是否终止。测试实验表明,与原始的BM3D算法相比,该算法在计算效率、视觉感知效果和定量评测方面均有明显改善。     

基于离群点检测的图形图象噪声滤除算法

图形图象噪声过滤与修正,在媒体制作、图象分析与信息提取中起着十分重要的作用.虽然基于小波变换的算法能够对高斯噪声进行较好的滤噪处理,但对于随机分布于图象中的各种非高斯噪声仍没有普遍适用的滤噪方法.为了对这种随机分布于图象中的噪声进行有效的检测与滤除,采用对数字图象像素进行解析化描述的方法,从离群点检测的角度给出噪声的定义,并在此基础上构造了相应的图象噪声检测与滤除算法.实验结果表明,这一新方法对图象类型具有广泛的适应性和较好的噪声滤除效果,在大规模图形图象处理应用中具有实用价值.     

基于小波包收缩的心电信号除噪方法研究

文章提出了一种新的基于小波包分析的心电信号的除噪方法。讨论了小波包收缩消噪的原理、阈值的选取以及阈值的量化规则。比较了选择不同的阈值以及不同的阈值量化规则对信号消噪的效果。结果表明基于小波包分析的小波包收缩除噪技术在保持信号奇异性的同时能有效的去除心电信号的噪声。