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認(rèn)證類型：個(gè)人認(rèn)證

認(rèn)證主體：徐**（實(shí)名認(rèn)證）

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IP屬地：湖北 上傳時(shí)間：2022-03-08 格式：DOC 頁數(shù)：12 大小：236.84KB 積分：30 舉報(bào) 版權(quán)申訴

1、經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸庹?要近些年來,隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的高速發(fā)展與信號(hào)處理技術(shù)的不斷提高,人們對(duì)圖像的分析結(jié)構(gòu)的要求也越來越高。目前圖像處理已經(jīng)發(fā)展出很多分支,包括圖像分割、邊緣檢測(cè)、紋理分析、圖像壓縮等。經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?EMD)是希爾伯特-黃變換(Hilbert-HuangTransform)中的一部分,它是一種新的信號(hào)處理方法,并且在非線性、非平穩(wěn)信號(hào)處理中取得了重大進(jìn)步,表現(xiàn)出了強(qiáng)大的優(yōu)勢(shì)與獨(dú)特的分析特點(diǎn)。該方法主要是將復(fù)雜的非平穩(wěn)信號(hào)分解成若干不同尺度的單分量平穩(wěn)信號(hào)與一個(gè)趨勢(shì)殘余項(xiàng),所以具有自適應(yīng)性、平穩(wěn)化、局部性等優(yōu)點(diǎn)。鑒于EMD方法在各領(lǐng)域的成功應(yīng)用以及進(jìn)一步的發(fā)展,國(guó)內(nèi)外很多學(xué)者開始將其擴(kuò)展

2、到了二維信號(hào)分析領(lǐng)域中,并且也取得的一定的進(jìn)展。但是由于二維信號(hào)不同于一種信號(hào),限于信號(hào)的復(fù)雜性和二維數(shù)據(jù)的一些處理方法的有限性,二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?BEMD)在信號(hào)分析和處理精度上還存在一些問題,這也是本文要研究和改善的重點(diǎn)。關(guān)鍵詞：圖像處理；信號(hào)分解；BEMDAbstractIn recent years, with the rapid development of computer technology and the continuous improvement of signal processing technology, the demand for the analysis st

3、ructure of the image is becoming more and more high. At present, many branches have been developed in image processing, including image segmentation, edge detection, texture analysis, image compression and so on. Empirical mode decomposition (EMD) is a part of Hilbert Huang transform (Hilbert-HuangT

4、ransform). It is a new signal processing method, and has made significant progress in nonlinear and non-stationary signal processing, showing strong advantages and unique analysis points. This method mainly decomposes the complex non-stationary signals into several single scale stationary signals wi

5、th different scales and a trend residual term, so it has the advantages of adaptability, stationarity and locality. In view of the successful application and further development of EMD method in many fields, many scholars at home and abroad have expanded it to the two-dimensional signal analysis fie

6、ld, and have made some progress. However, because two dimensional signal is different from one signal, it is limited to the complexity of signal and the processing methods of two-dimensional data. Two-dimensional empirical mode decomposition (BEMD) still has some problems in the accuracy of signal a

7、nalysis and processing, which is also the important point of research and improvement in this paper.Key words: image processing; signal decomposition; BEMD目 錄摘 要2第一章 概況52.EMD方法原理62.1 本征模函數(shù)62.2 .EMD分解過程62.3.分解舉例：73. BEMD分解原理93.1 圖像極值點(diǎn)的選?。?3.2 Delaunay 三角剖分103.3 基于三角網(wǎng)絡(luò)的曲面插值123.4 分解方法123.5 BEMD 分解停止準(zhǔn)則1

8、34 二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解在圖像處理中的應(yīng)用144.1圖像分解實(shí)例144.2圖像降噪155總結(jié)16參考文獻(xiàn)17第一章 概況隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展和其應(yīng)用領(lǐng)域的不斷擴(kuò)展，數(shù)字圖像處理技術(shù)得到了迅猛的發(fā)展，涉及信息科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、物理學(xué)以及生物學(xué)等學(xué)科，因此數(shù)理及相關(guān)的邊緣學(xué)科對(duì)圖像處理科學(xué)的發(fā)展有越來越大的影響。近年來，數(shù)字圖像處理技術(shù)日趨成熟，它廣泛應(yīng)用于空間探測(cè)、遙感、生物醫(yī)學(xué)、人工智能以及工業(yè)檢測(cè)等許多領(lǐng)域，并促使這些學(xué)科產(chǎn)生了新的發(fā)展。數(shù)字圖像處理就是利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行處理，其任務(wù)是將原圖像的灰度分布作某種變換，使圖像中的某部分信息更加突出，以使其適應(yīng)于某種特殊的需求。目前數(shù)字圖

9、像處理已經(jīng)發(fā)展出很多分支，包括圖像分割、邊緣檢測(cè)、紋理分析、機(jī)器視覺等領(lǐng)域。 多分辨率多尺度是人類視覺高效、準(zhǔn)確工作的重要特征之一。自然產(chǎn)生的圖像大多包含大量不同尺度的信息，這些信息在一幅圖像中同時(shí)出現(xiàn)。而對(duì)圖像的應(yīng)用研究往往僅限于某一尺度或某些尺度上的現(xiàn)象，或者只需要某些尺度的信息；其他尺度的信息往往會(huì)對(duì)處理結(jié)果有不良影響，或者增大了處理的難度和復(fù)雜性。所以把圖像信息按尺度進(jìn)行分離非常必要。多尺度圖像分解可以消除其他無用尺度信息對(duì)處理結(jié)果的影響，也簡(jiǎn)化了處理的難度和復(fù)雜性；也是圖像目標(biāo)識(shí)別和邊緣檢測(cè)等處理過程的預(yù)處理方法之一。 圖像可以看作二維的隨機(jī)信號(hào)，因此也可以通過對(duì)一維隨機(jī)信號(hào)處理方法

10、的二維擴(kuò)展實(shí)現(xiàn)。經(jīng)典的信號(hào)處理方法是傅立葉譜分析法，其必須對(duì)信號(hào)進(jìn)行全局分析，不具備局部性，只適合線形和平穩(wěn)信號(hào)分析。為了分析非平穩(wěn)與非線性信號(hào)，人們發(fā)展了信號(hào)的時(shí)頻分析法，如短時(shí)傅立葉變換、Wigner-Ville 分布以及小波變換等。由于所有的這些時(shí)頻分析方法都是以 Fourier 變換為最終理論依據(jù)，故有一定難以克服的局限性，難以在時(shí)頻分析的方法中取得突破。為了克服這些弊端，1998 年, Huang1等人提出了一種具有自適應(yīng)時(shí)頻分辨能力的信號(hào)分析方法經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸猓‥MD，Empirical Mode Decomposition）。鑒于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸庠谝痪S信號(hào)處理方面已經(jīng)獲得巨大的成功，將

11、其推廣到二維情況，將圖像按尺度從小到大進(jìn)行分離，小尺度信息包含了圖像的細(xì)節(jié)信息，剩余的大尺度信息表達(dá)了圖像的基本趨勢(shì)和結(jié)構(gòu)，將會(huì)給圖像處理領(lǐng)域提供一種新的有效的數(shù)據(jù)處理手段。 2.EMD方法原理大多數(shù)的工程實(shí)際信號(hào)都是由多頻分量組成的,這種模式下的信號(hào)性質(zhì)很復(fù)雜不容易分析。而單分量的信號(hào)在任一時(shí)間只有一個(gè)頻率或一個(gè)頻率窄帶的信號(hào),對(duì)人們來說分析起來即直觀又明了,同時(shí)很容易進(jìn)行進(jìn)一步的深入處理。所以將多分量信號(hào)分解成若干個(gè)單分量的信號(hào)形式就是信號(hào)處理領(lǐng)域需解決的重點(diǎn)EMD的分解過程就是將復(fù)雜信號(hào)單分量化,也就是說,對(duì)原始數(shù)據(jù)序列通過EMD分解成若干個(gè)本征模函數(shù)(IMF)和一個(gè)殘余分量。2.1 本

12、征模函數(shù)在物理上,一個(gè)函數(shù)的瞬時(shí)頻率有意義,那么這個(gè)函數(shù)序列必須是對(duì)稱的、局部均值為零、具有相同的過零點(diǎn)和極值點(diǎn)數(shù)目。在這樣的條件下,N.E.Huang等人提出了本征模函數(shù)(Intrinsic Mode Function,簡(jiǎn)稱IMF)的概念2。假設(shè)任何信號(hào)都是由若干本征模函數(shù)組成,一個(gè)信號(hào)都可以包含若干個(gè)本征模函數(shù),如果本征模函數(shù)之間相互重疊,便形成復(fù)合信號(hào)。EMD分解的目的就是為了獲取本征模函數(shù)。本征模函數(shù)形成條件有以下兩個(gè):1.函數(shù)在整個(gè)時(shí)間范圍內(nèi),局部極值點(diǎn)和過零點(diǎn)的數(shù)目必須相等或最多相差一個(gè);2.在任意時(shí)刻點(diǎn),局部最大值的包絡(luò)(上包絡(luò)線)和局部最小值的包絡(luò)(下包絡(luò)線)平均值必須為零。2

13、.2 .EMD分解過程EMD分解方法進(jìn)行是需要一定條件(1)整個(gè)信號(hào)中至少存在一個(gè)極大值點(diǎn)和一個(gè)極小值點(diǎn)。(2)兩個(gè)相鄰的極大值點(diǎn)或者是兩個(gè)相鄰的極小值點(diǎn)間的時(shí)間間隔作為EMD分解的尺度特征。(3)如果信號(hào)中不存在任何極值點(diǎn),但是有拐點(diǎn),可以通過一階或者多階微分求得極值點(diǎn),最后再對(duì)分量求積分獲得結(jié)果。如果信號(hào)滿足以上3個(gè)條件,則這個(gè)信號(hào)就可以進(jìn)行EMD的分解。具體的實(shí)現(xiàn)過程是：設(shè)原數(shù)據(jù)序列為 f(t)，首先對(duì)f(t) 選取局部極值(包括極小值和極大值)，所有的極大值的插值曲線連接作為包絡(luò)的上界，所有的極小值的插值曲線連接作為包絡(luò)的下界，包絡(luò)的上下界將覆蓋所有的數(shù)據(jù)，得到極大值包絡(luò)數(shù)據(jù) Emax

14、(t)和極小值包絡(luò)數(shù)據(jù) Emin(t)。由這兩條包絡(luò)得到一個(gè)均值函數(shù)e1,即：e1=Emaxt+Emin(t)2e1 與原始信號(hào) f(t)的差量定義為分量d1，即d1=ft-e1考察d1 是否為 IMF 函數(shù)。實(shí)際上d1局部包絡(luò)均值不為零，也并未達(dá)到分離騎行波和使波形更加對(duì)稱的目的。所以處理過程必須重復(fù)進(jìn)行多次，直到得到內(nèi)稟模式函數(shù)為止。在第二次的篩分過程中，d1被作為數(shù)據(jù)，d1-e11=d11其中e11 為d1 的平均值。處理過程重復(fù) k 次后，此時(shí)有：d1(k-1)-e1k=d1k定義c1=d1k，c1滿足 IMF 條件，即為從原數(shù)據(jù)f(t)分離出的第一個(gè) IMF。SD=t=0T|d1k-

15、1t-d1kt|2d1kt2通常 SD 值可以設(shè)置為 0.20.3，即滿足 0.2<SD<0.3 時(shí)本層篩分過程結(jié)束。2.3.分解舉例：原始信號(hào)極大值點(diǎn)極大值包絡(luò)曲線極小值點(diǎn)極小值包絡(luò)包絡(luò)極大值和極小值的包絡(luò)均值從原始信號(hào)中減去均值后的余項(xiàng)根據(jù)IMF滿足的條件，考察其是否為IMF。若不是，則繼續(xù)進(jìn)行上面過程，直至得到IMF為止。3. BEMD分解原理BEMD的分解過程與一維的EMD分解類似,只是在極值點(diǎn)求取、包絡(luò)面的構(gòu)造等算法上存在不同,其次是二維的處理信息量很大,其空間和時(shí)間上的相關(guān)性也會(huì)影響到整個(gè)分解過程。信號(hào)可以進(jìn)行BEMD分解的假設(shè)條件是3:(1)在二維數(shù)據(jù)平面中,至少包含

16、一個(gè)極大值點(diǎn)和一個(gè)極小值點(diǎn);如果整個(gè)二維數(shù)據(jù)平面內(nèi)不存在極值點(diǎn),但可通過求導(dǎo)運(yùn)算后求得一個(gè)極大值點(diǎn)和一個(gè)極小值點(diǎn)。(2)二維分量的提取是以二維數(shù)據(jù)中的極值點(diǎn)之間的距離作為特征尺度。3.1 圖像極值點(diǎn)的選?。簣D像的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)形式是柵格結(jié)構(gòu)，柵格結(jié)構(gòu)將圖像劃分成均勻分布的柵格，這些柵格就是通常所說的像素。圖像數(shù)據(jù)數(shù)列中的局部極值點(diǎn)的求取常見的有兩種方法:一種方法是在像素點(diǎn)的8鄰域中尋找極值點(diǎn),即與8鄰域點(diǎn)做灰度值比較確定極值點(diǎn);另一種方法是利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法尋找極值點(diǎn)4。這里采用的是8鄰域法尋找極值點(diǎn)。對(duì)于一幅灰度圖像,設(shè)左上角為坐標(biāo)原點(diǎn),水平方向?yàn)閄軸,豎直方向?yàn)閅軸,建立二維坐標(biāo)平面XOY,對(duì)于

17、任意像素點(diǎn)(i,j)在圖像中存在三種形式:(i,j)是圖像的內(nèi)部點(diǎn)、(i,j)是圖像的邊界點(diǎn)、(i,j)是圖像的角點(diǎn)。如圖所示。 圖像內(nèi)部點(diǎn) 圖像邊點(diǎn)圖像角點(diǎn) 由于像素點(diǎn)的位置不同,對(duì)應(yīng)周圍鄰域的大小不同,因此在提取灰度圖像極值時(shí),將像素點(diǎn)(i,j)的灰度值分別與對(duì)應(yīng)鄰域像素的灰度值進(jìn)行比較。如果是圖像內(nèi)部的點(diǎn), 將點(diǎn)(i,j)的灰度值與周圍的8鄰域進(jìn)行比較。同理,圖像邊界上的點(diǎn)和角點(diǎn)分別與周圍5鄰域和3鄰域進(jìn)行比較,由于5鄰域和3鄰域是8鄰域的特殊情況,因此這種提取灰度圖像極值的方法也稱為8鄰域比較法 這種方法簡(jiǎn)單、檢出的極值點(diǎn)完全，但計(jì)算量較大，需要時(shí)間相對(duì)長(zhǎng)。3.2 Delaunay 三

18、角剖分找出圖像數(shù)據(jù)序列中的所有極值點(diǎn)后,它們?cè)诙S平面上是一個(gè)散亂分布的狀態(tài),也就是說它們構(gòu)成了一個(gè)離散的點(diǎn)集,需要按一定的鄰接關(guān)系將它們有序地組織起來,以便在空間上進(jìn)行曲面插值擬合,形成極值的包絡(luò)面。因?yàn)槿切文軌蜃詈玫谋平灰?guī)則的多邊形曲面,因此常用三角形平面做逼近5。Delaunay 三角剖分( DT, Delaunay Triangulation)可追溯到于 1907 年提出的 G. Voronoi 圖，后來 Delaunay 在 1932 年提出了解決該剖分完整而實(shí)用的方法，近幾十年來該算法不斷得到改進(jìn)，以適應(yīng)不同的應(yīng)用。DT 也就是最近點(diǎn)意義下的 Voronoi圖的直線對(duì)偶圖，Vo

19、ronoi 圖由許多胞元組成，每一個(gè)胞元包含點(diǎn)集中的一個(gè)點(diǎn)(每?jī)牲c(diǎn)的垂直平分線將平面分成兩部分，與某點(diǎn)對(duì)應(yīng)的胞元實(shí)際是該點(diǎn)與點(diǎn)集中每個(gè)點(diǎn)垂直平分線在平面內(nèi)所形成的交集)，連接相鄰胞元中兩個(gè)點(diǎn)(直線段)便形成點(diǎn)集DT。DT 具有很多性質(zhì)，剖分中常用的性質(zhì)有最小內(nèi)角最大和最大空?qǐng)A原則。最小內(nèi)角最大原則：對(duì)于一個(gè)凸四邊形的兩種剖分，DT 獲得的兩個(gè)三角形中的最小內(nèi)角最大。 最大空?qǐng)A原則：剖分中任一三角形的外接圓(三維為外接球面,高維為超球面)內(nèi)不含有點(diǎn)集中的任何其他點(diǎn)。 最小內(nèi)角最大原則又稱為局部最優(yōu)準(zhǔn)則,這樣獲得的剖分稱為局部最優(yōu)(或局部等角)。 （1） （2）兩種不同的分割方式:從圖中可以看到，

20、任何相鄰四個(gè)孤立的點(diǎn)可以有兩種不同的刨分形式，如果按照DT的最小內(nèi)角最大的原則刨分的話，第一種形式滿足條件要求，因?yàn)榈诙N形式的最小內(nèi)角明顯小于第一種形式的最小內(nèi)角。第二種刨分模式會(huì)引起三角網(wǎng)格化出現(xiàn)大量的尖角形式的三角形式，所以要選擇第一種刨分形式。最大空?qǐng)A原則從圖中可以看出這種剖分滿足最大空?qǐng)A原則,因?yàn)锳BC的外接圓內(nèi)不含有任何除了 ABC三點(diǎn)外的其他離散點(diǎn);同理,ACD也滿足這樣的要求。因?yàn)锳BCD四點(diǎn)同時(shí)滿足DT的兩個(gè)條件,所以圖中的這種剖分形式即為一個(gè)Delaunay三角剖分網(wǎng)格。將二維平面內(nèi)所有的離散點(diǎn)都按照這兩個(gè)條件進(jìn)行DT三角剖分以后可得到整個(gè)平面內(nèi)的三角網(wǎng)格化。三角刨分基本步

21、驟：1、構(gòu)造一個(gè)超級(jí)三角形，包含所有散點(diǎn)，放入三角形鏈表。2、將點(diǎn)集中的散點(diǎn)依次插入，在三角形鏈表中找出外接圓包含插入點(diǎn)的三角形（稱為該點(diǎn)的影響三角形），刪除影響三角形的公共邊，將插入點(diǎn)同影響三角形的全部頂點(diǎn)連接起來，完成一個(gè)點(diǎn)在Delaunay三角形鏈表中的插入。3、根據(jù)優(yōu)化準(zhǔn)則對(duì)局部新形成的三角形優(yōu)化。將形成的三角形放入Delaunay三角形鏈表。4、循環(huán)執(zhí)行上述第2步，直到所有散點(diǎn)插入完畢。3.3 基于三角網(wǎng)絡(luò)的曲面插值曲面插值在經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸庵姓加兄匾匚?對(duì)于一維EMD分解來說,根據(jù)連續(xù)性和實(shí)時(shí)性等要求可選用不同的插值方法來滿足要求,比如，當(dāng)對(duì)分解精度要求不太高、對(duì)實(shí)時(shí)性要求高的情況下

22、,可以采用線性插值或者最近插值等方法;如果在對(duì)分解精度要求高、對(duì)實(shí)時(shí)性要求不太高的情況下,則可以采用三次樣條插值的方法,在保證所有數(shù)據(jù)的連續(xù)和平滑條件下,將所有數(shù)據(jù)特征都能有效的提取出來。對(duì)于二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸鈦碚f,在選擇插值方法方面同樣值得著重考慮。目前,在BEMD中較常見的插值方法有:徑向基函數(shù)插值、線性插值、B-樣條插值、單片樣條插值等方法6。徑向基函數(shù)插值需要求解大型的線性方程組,并且會(huì)產(chǎn)生大的矩陣數(shù)據(jù),這樣導(dǎo)致的結(jié)果是編程實(shí)現(xiàn)時(shí)會(huì)增大計(jì)算消耗以及存儲(chǔ)空間需求很大,甚至?xí)o法得到分解結(jié)果。線性插值雖然方法簡(jiǎn)單、運(yùn)算量較小、計(jì)算較快,但是其插值效果過于線性,不能很好的模擬出理想的數(shù)據(jù),會(huì)導(dǎo)致分解不完全的現(xiàn)象。B樣條曲面插值的方法是使用B樣條母線法,是使用“母線成面”的原理構(gòu)造的。通過一個(gè)點(diǎn)集生成三次B樣條曲線方程,然后得到n條B樣條曲線,進(jìn)而可得到曲面帶,最后將曲面塊連接到一起,形成一個(gè)插值曲面。在這里用了三角域上的曲面插值,通過Ddaunay三角剖分得到整個(gè)平面上的三角網(wǎng)格圖,然后對(duì)每個(gè)網(wǎng)格中使用多項(xiàng)式插值的方法可得到若干個(gè)三角曲面塊,最后將這些三角曲面拼接到一起即可得到整個(gè)插值