EMD算法在图像处理中的研究进展
随着图像处理技术的快速发展,经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)算法成为一种新兴的时频分析方法,在非线性和非平稳信号的处理上具有很强的实用价值,成为图像处理领域里的研究热点.主要介绍了经验模态分解基本原理、一维经验模态分解算法、二维经验模态分解算法及其在图像处理上的应用,EMD方法对非线性和非稳定信号的处理具有独特的优势，但是对于二维信号的处理，EMD方法具有明显的局限性，相关学者将EMD推广到二维EMD上，这种改进使得EMD方法对于图像的处理具有较好的效果，但是仍然存在一些需要改善的缺点，针对这些缺点，相关学者提出了许多有效的解决方法。随着EMD方法理论研究的深人和使用领域的增加，相信EMD方法必然会日趋完善，从而满足各个领域的需求。
图像处理 经验模态分解算法 时频分析 时间效率
邱静 袁家政 刘宏哲 周成
北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室 北京 100101 北京联合大学计算机技术研究所 北京 100101
国内会议
中国计算机用户协会网络应用分会2014年第十八届网络新技术与应用年会
昆明
中文
1-7
2014-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）