基于一维经验模态分解的图像细节提取方法

吉林大学学报(工学版) ›› 2011, Vol. 41 ›› Issue (6): 1766-1770.

基于一维经验模态分解的图像细节提取方法

林玉荣,王强

哈尔滨工业大学航天学院|哈尔滨 150001

收稿日期:2010-01-11 出版日期:2011-11-01 发布日期:2011-11-01
作者简介:林玉荣(1972-),女,副教授,博士.研究方向:高光谱图像处理与导航制导.E-mail:linyuronghl@hit.edu.cn
基金资助:
国家自然科学基金项目(60975009).

Extracting details from images based on 1-DEMD

LIN Yu-rong,WANG Qiang

School of Astronautics,Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China

Received:2010-01-11 Online:2011-11-01 Published:2011-11-01

摘要/Abstract

摘要：

将一维经验模式分解方法直接应用于二维图像处理中,提出了基于一维经验模态分解图像细节提取方法。首先将二维图像按行或列展开为一维向量；然后用一维经验模态分解方法进行分解。为了有效地得到二维图像在水平方向和垂直方向的细节信息,提出了在进行一维经验模态分解过程中对残余图像交叉使用行和列展开的方式。最后通过实验证明了该方法的可行性和有效性。

关键词: 信息处理技术, 一维经验模态分解, 二维图像, 细节提取

Abstract:

A new algorithm based on the 1-Dimensional Empirical Mode Decomposition (1-DEMD) is developed to extract details from 2-dimensional images. First, the 2-dimensional image matrices must be previously transformed into 1-D image vectors according to the line or column of the image matrix; then the 1-DEMD can be used for decomposition. In order to achieve both vertical and horizontal details of the image, matrix-to-vector transform according to the line or column of the image matrix is cross-used by 1-DEMD. Experimental results validate the feasibility of the proposed method.

Key words: information processing, 1-dimensional empirical mode decomposition, 2-dimensional image, extract details

中图分类号:

TN911.73

林玉荣,王强. 基于一维经验模态分解的图像细节提取方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2011, 41(6): 1766-1770.

LIN Yu-rong,WANG Qiang. Extracting details from images based on 1-DEMD[J]. 吉林大学学报(工学版), 2011, 41(6): 1766-1770.

参考文献

相关文章 15

[1]	苏寒松,代志涛,刘高华,张倩芳. 结合吸收Markov链和流行排序的显著性区域检测[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1887-1894.
[2]	徐岩,孙美双. 基于卷积神经网络的水下图像增强方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1895-1903.
[3]	黄勇,杨德运,乔赛,慕振国. 高分辨合成孔径雷达图像的耦合传统恒虚警目标检测[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1904-1909.
[4]	李居朋,张祖成,李墨羽,缪德芳. 基于Kalman滤波的电容屏触控轨迹平滑算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1910-1916.
[5]	应欢,刘松华,唐博文,韩丽芳,周亮. 基于自适应释放策略的低开销确定性重放方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1917-1924.
[6]	陆智俊,钟超,吴敬玉. 星载合成孔径雷达图像小特征的准确分割方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1925-1930.
[7]	刘仲民,王阳,李战明,胡文瑾. 基于简单线性迭代聚类和快速最近邻区域合并的图像分割算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1931-1937.
[8]	单泽彪,刘小松,史红伟,王春阳,石要武. 动态压缩感知波达方向跟踪算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1938-1944.
[9]	姚海洋, 王海燕, 张之琛, 申晓红. 双Duffing振子逆向联合信号检测模型[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1282-1290.
[10]	全薇, 郝晓明, 孙雅东, 柏葆华, 王禹亭. 基于实际眼结构的个性化投影式头盔物镜研制[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1291-1297.
[11]	陈绵书, 苏越, 桑爱军, 李培鹏. 基于空间矢量模型的图像分类方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 943-951.
[12]	陈涛, 崔岳寒, 郭立民. 适用于单快拍的多重信号分类改进算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 952-956.
[13]	孟广伟, 李荣佳, 王欣, 周立明, 顾帅. 压电双材料界面裂纹的强度因子分析[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 500-506.
[14]	林金花, 王延杰, 孙宏海. 改进的自适应特征细分方法及其对Catmull-Clark曲面的实时绘制[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 625-632.
[15]	王柯, 刘富, 康冰, 霍彤彤, 周求湛. 基于沙蝎定位猎物的仿生震源定位方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 633-639.

Metrics

Viewed

Full text

Abstract

Cited

Shared

Discussed