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[发明专利]基于BEMD的区间阈值图像去噪方法-CN201910414811.9在审
发明人：夏亦犁;廖婷婷;裴文江 -专利权人：东南大学
申请日： 2019-05-17 - 公布日： 2019-08-16 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明基于BEMD的区间阈值图像去噪方法，是一种基于二维经验模式分解的区间阈值图像去噪算法。该方法利用图像的自相似性对待去噪图像进行边界延拓，有效抑制了BEMD算法存在的端部效应，使用BEMD算法对延拓图像进行多尺度分解得到一系列二维固有模态函数。实验表明，本发明方法的去噪效果优于现有BEMD去噪算法，与传统去噪算法相比也具有优势。
去噪去噪算法阈值图像图像二维算法延拓固有模态函数经验模式分解多尺度分解端部效应有效抑制阈值去噪重构相加噪声

[发明专利]一种改进的BEMD图像消噪方法-CN201710328097.2在审
发明人：不公告发明人 -专利权人：南宁市正祥科技有限公司
申请日： 2017-05-11 - 公布日： 2017-09-15 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种改进的BEMD图像消噪方法，包括以下步骤S1设含噪图像为f，对图像f进行BEMD；S2估计含噪图像的噪声方差；S3计算含噪声图像第j层BIMF系数的方差；S4估计各层BIMF中信号系数的方差本发明在消噪过程中同时考虑本层BEMD系数特征以及其父层BEMD系数的值，能够更好地消除噪声，同时更有效地保留图像边缘、纹理等细节信息。
一种改进 bemd 图像方法

[发明专利]基于快速BEMD和深度学习的图像融合方法-CN201910412600.1有效
发明人：夏亦犁;朱莹;裴文江 -专利权人：东南大学
申请日： 2019-05-17 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：基于快速BEMD和深度学习的图像融合方法，属于图像处理技术领域。本发明使用快速BEMD对待融合图像进行多尺度分解得到频率从高到低的二维经验模态分解分量(Bidimensional Empirical Mode Component,BEMC)，对各分量分别进行融合，最后经过BEMD重构可获取融合结果图。
基于快速 bemd 深度学习图像融合方法

[发明专利]一种二维希尔伯特变换和BEMD结合的图像去噪方法-CN201210580270.5有效
发明人：张永梅;季艳;李强;王世伟;王小虎;马兰 -专利权人：北方工业大学
申请日： 2012-12-28 - 公布日： 2013-04-03 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种二维希尔伯特变换和BEMD结合的图像去噪方法，包括以下步骤：对含噪声图像进行BEMD，得到IMF和R；对IMF分量做二维希尔伯特变换；将希尔伯特变换后的图像和余量进行重构，得到去噪后图像本发明具有以下有益效果：BEMD能够对图像进行多尺度分解，具有很好的局部时频特性，解决了传统滤波方法单一尺度去噪带来的问题，提高了图像分解效率和准确度；二维希尔伯特变换对图像乘性噪声、高斯噪声、椒盐噪声都能起到较好的滤波效果
一种二维希尔伯特变换 bemd 结合图像方法

[发明专利]基于非降采样Laplacian金字塔和BEMD的遥感图像融合处理方法-CN201210061722.9无效
发明人：汪祥莉;李腊元;李春林 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2012-03-09 - 公布日： 2012-08-01 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于非降采样Laplacian金字塔和BEMD的遥感图像融合处理方法，属于遥感图像融合处理技术领域。该方法首先利用非降采样Laplacian金字塔对高分辨率全色影像进行分解；再对低频部分和低分辨率全色影像进行BEMD分解，得到二维内蕴模态函数，并计算各层瞬时频率。利用瞬时频率和分解系数绝对值作为融合特征，采用加权方法对高频细节部分进行融合；最后进行相应的BEMD和非降采样Laplacian金字塔逆变换，得到融合图像。
基于采样 laplacian 金字塔 bemd 遥感图像融合处理方法

[发明专利]一种自适应的SAR图像和多光谱图像融合方法-CN201410266980.X有效
发明人：郭雷;杨金库;于少伟;胡秀华 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2014-06-16 - 公布日： 2017-01-04 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明涉及一种自适应的SAR图像和多光谱图像方法，首先对源图像进行BEMD分解，不仅克服了基于小波变换的图像融合局部特征相关性不强的问题，并且避免了传统小波方法小波基函数选取困难的问题。最后，融合结果通过对融合分量进行BEMD逆变换得到。因此，将BEMD和粒子群算法相结合，可以大大提高融合后图像的质量，对应用系统的后续处理和图像显示具有重要意义和使用价值。
一种自适应 sar 图像光谱融合方法

[发明专利]一种基于改进二维经验模态分解算法的图像去噪方法-CN201710641822.1有效
发明人：陈熙源;柳笛 -专利权人：东南大学
申请日： 2017-07-31 - 公布日： 2019-10-15 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进二维经验模态分解算法的图像去噪方法,首先，将待去噪图像经传统BEMD算法进行自适应分解得到各阶IMF后，对各个IMF的概率密度函数与待去噪图像概率密度函数之间的相似性进行测量，其次根据相似性测量值区分出噪声主导模态函数与信号主导模态函数的边界索引值,然后，使用小波去噪算法对噪声主导模态函数进行降噪处理得到实际的图像噪声，接着，重构出与原图像具有相同信噪比的多幅图像后对其累加求平均、实现将噪声压缩到低阶IMF中，最后，使用BEMD‑DT通过本发明方法对图像进行去噪，取得效果均好于小波降噪以及传统BEMD等降噪方法的去噪效果。
一种基于改进二维经验分解算法图像方法

[发明专利]一种基于GWO和BEMD优化的自适应PCNN图像去噪方法-CN202110084686.7在审
发明人：芦竹茂;杨虹;赵亚宁;韩钰;白洋;刘永鑫;孟晓凯;田赟 -专利权人：国网山西省电力公司电力科学研究院
申请日： 2021-01-21 - 公布日： 2021-05-11 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于GWO和BEMD优化的自适应PCNN图像去噪方法，使用BEMD将原始噪声图像分解，使用GWO对PCNN参数进行优化，自适应PCNN去噪方法将对分解的各个分量进行去噪，将去噪后的各分量进行重建得到去噪后的图像
一种基于 gwo bemd 优化自适应 pcnn 图像方法

[发明专利]一种基于BEMD和SOFM的探地雷达数据可视化方法-CN201510117765.8有效
发明人：原达;段丽丽 -专利权人：山东工商学院
申请日： 2015-03-17 - 公布日： 2015-07-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于BEMD和SOFM的探地雷达数据可视化方法，包括如下步骤：运用二维经验模态分解BEMD方法提取探地雷达数据的特征向量；利用自组织特征映射SOFM神经网络对所述特征向量进行聚类分析；对所述聚类分析结果进行优化得到探地雷达数据的直观可视化表示
一种基于 bemd sofm 雷达数据可视化方法

[发明专利]基于BEMD的SAR影像与多光谱影像的融合方法-CN201610407820.1有效
发明人：刘广;郭华东;李磊;宋瑞 -专利权人：中国科学院遥感与数字地球研究所
申请日： 2016-06-12 - 公布日： 2019-05-14 - 主分类号： G06T7/40 文献下载
摘要：本发明一种SAR影像与多光谱影像的融合方法，包括：对多光谱影像进行IHS变换得到I、H、S分量；对SAR影像和I分量分别进行BEMD变换得到SAR影像和I分量的IMF分量和残余分量；调整SAR影像和I分量的IMF分量和残余分量，使二者的IMF分量个数保持一致，并将多余的IMF分量加入对应的残余分量；分别将调整后的SAR影像和I分量的IMF分量与IMF分量，以及残余分量与残余分量进行融合；根据融合结果进行BEMD本发明的基于BEMD的SAR影像与多光谱影像的融合方法保存了较好的纹理信息，能够对于同类地物的具体细分提供可靠保证，提高了对非线性、非平稳信号的分析及处理能力。
基于 bemd sar 影像光谱融合方法

[发明专利]基于二维经验模态分解方法特征提取的图像的融合方法-CN201310379491.0有效
发明人：张宝华;刘鹤;梁浩 -专利权人：内蒙古科技大学
申请日： 2013-08-28 - 公布日： 2014-03-05 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于二维经验模态分解方法特征提取的图像的融合方法，本发明将BEMD运用到医学图像特征提取中，通过将BEMD分解后的子图像和趋势图输入神经网络获取他们的点火映射图，提取不同分解层对应医学图像特征
基于二维经验分解方法特征提取图像融合

[发明专利]一种基于改进BEMD算法的地震叠前数据优化方法及设备-CN202111071173.9在审
发明人：赵爽;王勇飞;段文燊;丁蔚楠;许多;范宏娟;王荐;杨国鹏;高博乐;宋沛东;师修琳;朱兰;全永旺 -专利权人：中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司西南油气分公司
申请日： 2021-09-13 - 公布日： 2023-03-17 - 主分类号： G01V1/30 文献下载
摘要：本发明属于地震资料处理与数据优化领域，特别是一种基于改进BEMD算法的地震叠前数据优化方法及设备。本发明方法利用改进BEMD算法和自适应去噪算法，将叠前道集分解为不同尺度的特征信号。
一种基于改进 bemd 算法地震数据优化方法设备

[发明专利]一种无参考噪声图像质量评价方法及系统-CN201710198756.5有效
发明人：杨光义;彭鑫港;蔡静宜;王子桥;孙经纬;刘潇 -专利权人：武汉大学
申请日： 2017-03-29 - 公布日： 2019-12-10 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：所述方法包括对待测图像进行BEMD分解和Riesz变换；利用视觉对比敏感度函数进行加权求和，得到去噪图像的特征图；利用待测图像和去噪图像的特征图进行相似度计算和加权求和，最终得到评价结果。本发明采用BEMD分解和Riesz变换对无参考噪声图像质量进行评价，与图像噪声估计的方法相比，该方法的评价效果更好，其评价结果与主观评价结果的相关性更大、误差更小。
一种参考噪声图像质量评价方法系统

[发明专利]基于BEMD和深度学习的美颜图像还原方法-CN202110457719.8在审
发明人：夏亦犁;朱佳燚;裴文江 -专利权人：东南大学
申请日： 2021-04-27 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于BEMD和深度学习的美颜图像还原方法，旨在从美颜图像中恢复出原始未美颜图像的亮度以及人脸上的皱纹、雀斑等信息，从而解决当今社会美颜图像的“照骗”所造成的社会信任危机。其次，构建一个成分递归神经网络模型，包含一个普通网络和若干个子网络，其输入是美颜图像，子网络的训练监督标签是原始未美颜图像经过BEMD得到的各个不同频率的分量。
基于 bemd 深度学习美颜图像还原方法

[发明专利]红外图像与可见光图像的融合方法、系统及相关设备-CN201811477667.5有效
发明人：王小春;宫睿;李红军 -专利权人：北京林业大学
申请日： 2018-12-05 - 公布日： 2020-12-15 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明的融合方法包括：基于W‑BEMD分解算法分别将两种源图像均分解成一系列高频细节子图像和一个低频轮廓子图像；基于局部区域方差选择与加权的融合规则，将两种源图像分解得到的高频细节子图像进行融合；基于区域能量选择与加权的融合规则，将两种源图像分解得到的低频轮廓子图像进行融合；将融合后的高频细节子图像与融合后的低频轮廓子图像进行W‑BEMD逆变换，得到融合图像。
红外图像可见光融合方法系统相关设备

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