基于EMD的图像滤波研究与实现开题报告
2022-01-06 09:01
全文总字数：2079字
1. 研究目的与意义及国内外研究现状
图像在获取以及传输等过程中会受到外界因素的干扰使其普遍都带有噪声，并导致图像中的细节丢失。此外，噪声的存在也不利于真实信息的提取，对图像的下一步分析带来很大的影响。为了改善图像质量，使之能够更加准确地反映实际物体的特征信息，需要对图像进行有效的去噪。
近年来，人们在彩色图像的噪声滤除方面已经取得了很大的成果，提出了许多有效地滤波方法。但在实际应用中，这些算法都存在不同程度的局限性。所以研究新的、性能更好的图像滤波算法对于图像处理研究具有重要的意义，EMD方法是近来由黄锷等人提出的一种全新的多尺度分析方法，对于处理非线性、非平稳信号具有良好的效果。随后人们提出了二维经验模式分解方法，在图像处理方面也取得了较好的成果。
国内外研究现状
| N.E Huang于1998年提出HHT，其核心包括两个部分：经验模态分解和Hilbert谱分析。该方法首先通过EMD提取复杂信号在每一个时间局部的振荡模式，将复杂信号分解为有限个从高频到低频的固有模态函数之和，然后对每一个IMF作Hilbert变换，对信号进行分析，从此， EMD分析方法开始进入人们的视野。 2003年，法国学者J.C.Nunes在一维EMD方法的基础上，提出了真正意义上的二维经验模式分解方法，并且首先在图像纹理分析领域采用该方法，取得了不错的效果。不同于基于一维EMD的按行或者按列分解，该方法是真正意义上的二维EMD方法，直接对二维图像信号做分解。 国内徐冠雷提出基于限邻域EMD (NLEMD)的图像增强方法，二维NLEMD是在Huang等人提出的EMD自适应特性基础上通过设定最大邻域(时宽)和采用邻域内局部自适应均值算法代替包络均值算法进行分解，克服以往EMD分解算法出现的灰度斑现象。同时，也为二维EMD分解提出了新的视角。 |
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2. 研究的基本内容
| 基于EMD利用Matlab软件对图像进行滤波处理研究。方案如下： 1、查阅国内外相关文献，了解EMD产生的背景及意义，理解掌握基于EMD相关算法在国内外相关的研究内容和进展。 2、阐述EMD方法的基本原理，介绍EMD相关的概念，例如瞬时频率、本征模函数等等，然后用EMD方法进行信号实例分解。 3、将EMD方法从一维推广到二维，阐述二维EMD方法的基本原理，然后给出相关的算法实现，以此进行图像信号分解。 4、利用二维EMD方法进行图像滤波处理，介绍图像滤波降噪的基本原理。 5、对用EMD方法处理的滤波后图像进行评价，再与其他传统的滤波方法进行比较，分析EMD方法用于图像滤波的优劣。 6、最后对全文进行总结，指出二维EMD方法有待改进的地方，对以后的发展进行展望。 |
3. 实施方案、进度安排及预期效果
本课题的主要目的是对图像进行滤波处理以改善图像质量。主要步骤有：从一维emd出发引出二维emd滤波算法，设计emd程序，对图像进行滤波去噪处理，最后显示处理结果。
完成本课题首先要学习matlab和emd的基本知识，掌握编程设计方法和图像滤波的基本原理，然后完成图像滤波的处理过程。安排如下：
4. 参考文献
[1]张恒璟,程鹏飞.基于经验模式分解的滤波去噪方法研究进展[j].测绘通报,2014(02):1-4.
[2]李岳阳. 彩色图像滤波算法的研究[d].江南大学,2010.
[3]闫凤. 二维经验模式分解及改进方法在图像处理中的应用[d].内蒙古师范大学,2010.
