[发明专利]一种二维正弦辅助的经验模态图像分解方法

摘要

本发明公开了一种二维正弦辅助的经验模态图像分解方法，首先对图像进行快速经验模态分解，然后通过对该层尺度的初始分解结果进行幅频分析，自动设计了与该分量尺度相似的二维正弦分布，再通过这些正弦分布的辅助，使该尺度极值分布均匀，从而能够完整、彻底地从图像中分离出来。反复迭代操作，则可将图像分解成一系列尺度分明、物理意义明确的各分量图像。采用正弦辅助的方法可成功解决模式混叠问题，此外，该方法仅需要一对互逆的正弦分布参与操作，因此可保证较高的图像分解效率，使得本方法具有很好的应用潜力。本发明的方法自适应性强，实现简单，分解速度快，可广泛应用于图像处理、模式识别、人工智能等领域中。

主权项

一种二维正弦辅助的经验模态图像分解方法，其特征在于，通过对图像进行迭代式逐层分解而得到若干层分解图像，包括以下步骤：1)对输入图像进行快速经验模态分解，得到初始分解图，对所述初始分解图进行幅值和频率分析，设计出具有与所述初始分解图相似幅值和频率的二维正弦分布图；2)将所设计的二维正弦分布图分别与初始分解图相加和相减，并分别对得到的两个结果再次进行快速经验模态分解，从而产生两个新的分解图，分别记为第一中间分解图和第二中间分解图，求所述两个中间分解图的均值，作为最终分解图；3)得到每一层的最终分解图后，从输入图像中减去该层的最终分解图，将剩余图像作为下一层分解的输入图像，并对其进行步骤1)和步骤2)的处理，得到下一层的最终分解图，重复上述过程直到满足预设条件时停止迭代，最终得到尺度分明且频率依次从高到低的若干层分解图像。