基于EMD的紋理分析方法研究.pdf

1、紋理分析在遙感、醫(yī)學(xué)圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺及基于紋理的按圖像內(nèi)容檢索等許多應(yīng)用領(lǐng)域中具有重要意義。經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical modedeeomposition,EMD)由Huang等人在1998年首次提出，該方法能夠自適應(yīng)的將原始信號(hào)分解為頻率由高到低的一系列內(nèi)蘊(yùn)模態(tài)函數(shù)(Intrinsic Mode Function．IMF)及殘差的和。作為一種完全的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法，它從信號(hào)本身的尺度特征出發(fā)對信號(hào)進(jìn)行分解，具有良好的局部適應(yīng)性，

2、近年來在信號(hào)去噪、故障診斷等方面得到廣泛應(yīng)用。Nunes等人將經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解從一維推廣到二維，將其應(yīng)用于紋理分析。 本文主要做了以下幾個(gè)方面的工作：(1)分析現(xiàn)有的一維經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法的抑制邊界效應(yīng)的方法，將其應(yīng)用到二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解中，并對二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法進(jìn)行改進(jìn)。根據(jù)內(nèi)蘊(yùn)模函數(shù)的定義，改進(jìn)二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解中的篩分結(jié)束判別函數(shù)，避免因誤差造成的篩分過程提前終止的現(xiàn)象；將緊支撐徑向基函數(shù)插值法應(yīng)用到Nunes的二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方

3、法的包絡(luò)構(gòu)造過程中，并分析了應(yīng)用不同的插值方法得到的分解結(jié)果。(2)利用二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法對紋理圖像做分類。對紋理圖像進(jìn)行二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，計(jì)算出內(nèi)蘊(yùn)模態(tài)函數(shù)的極值間距均值、瞬時(shí)幅值的均值及方差，組成特征向量，對紋理圖像進(jìn)行分類。(3)利用二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解進(jìn)行紋理圖像的分割。對紋理圖像進(jìn)行二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，計(jì)算出內(nèi)蘊(yùn)模態(tài)函數(shù)的每個(gè)像素點(diǎn)對應(yīng)的瞬時(shí)幅值及四個(gè)方向的瞬時(shí)頻率組成特征向量，使用改進(jìn)的模糊C．均值聚類算法對紋理圖像進(jìn)行分割。