一种改进的二维经验模态分解图像消噪方法

摘要：

在含噪图像的二维经验模态分解(BEMD)的基础上,从图像BEMD分解系数的统计特性出发,构造图像BEMD系数的概率密度函数模型,提出了一种基于相邻尺度间BEMD系数相关性的图像消噪方法,消噪的过程中同时考虑本层BEMD系数特性以及其父层BEMD系数的值.从而能更好地消除噪声,同时更有效地保留图像边缘、纹理等细节信息.实验结果表明,与经典的小波阈值消噪和BEMD阈值消噪算法相比,经本文方法消噪后图像质量有较好的提高,具有更低的均方误差和更高的峰值信噪比.

关键词：二维经验模态分解、图像消噪、概率密度函数、系数相关性

所属期刊栏目：34

分类号：TN911.72

资助基金：国家自然科学基金资助项目41071270,11201354

在线出版日期：2015-07-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：24-26,30