期刊专题

10.3969/j.issn.1003-9775.2015.10.005

基于二维局部均值分解的图像多尺度分析处理

引用
在图像多尺度分析时,为了对后续的图像处理提供高质量的特征输入,在一维局部均值分解算法基础上提出一种二维局部均值分解算法。首先采用优化的8-邻域算子求取图像中的局部极值点;然后针对鞍点对求解局部相邻极值点时的影响,提出一种基于自适应窗口的搜寻方法,以控制局部相邻极值点数求取局部相邻极值点,进而得到平滑的包络估计函数和局部均值函数;最后依据包络估计函数和局部均值函数,通过迭代寻优得到相应的乘积函数将图像分解成不同尺度下的成分。在人工合成图像与典型图像的多尺度分析处理结果表明,该算法可行有效;与二维经验模态分解算法的比较结果表明,该算法具有更快的速度和更好的处理效果;并对该算法中的重要参数进行了敏感性分析,验证了算法具有较好的鲁棒性,给出了比较合理的参数取值范围。

二维经验模态分解、二维局部均值分解、多尺度分析、本征模态函数、乘积函数

TP391.41(计算技术、计算机技术)

国家自然科学基金51375290,71001060;上海市教育委员会科研创新项目13YZ002

2015-10-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共9页

1842-1850

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国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
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