二维经验模态分解研究及其在图像处理中的应用的开题报告.pdf

二维经验模态分解研究及其在图像处理中的应用的开题报

告

一、选题背景及意义

随着计算机技术的不断进步和发展，图像处理技术已成为计算机视觉中的重要内

容。其中，经验模态分解（EmpiricalModeDecomposition，EMD）是近年来出现的一

种全新的信号分解方法。然而，传统的EMD方法存在一定的局限性，比如处理高维数

据时会出现维数灾难等问题。因此，二维经验模态分解（二维EMD）方法的研究具有

理论和应用的重要意义。

本文拟以二维EMD方法为出发点，结合图像处理的具体应用，研究二维EMD

方法的理论和应用，探究其在图像处理中的优势和不足之处，为其在实际应用中提供

指导和支持。

二、研究内容和目标

本文主要研究内容包括：

（1）对二维EMD理论进行深入研究，并结合实际应用进行分析和探讨。

（2）构建二维EMD算法流程，对二维EMD方法进行实验验证。

（3）将二维EMD方法与其他图像处理方法进行比较，分析其在特定场景下的优

劣。

综合以上研究内容，本文的主要研究目标为：

（1）掌握二维EMD的理论和具体实现方法。

（2）研究二维EMD方法在图像处理中的应用情况，特别是在噪声去除、图像分

割等方面的效果。

（3）探讨二维EMD方法与其他图像处理方法的优劣，对其优化和改进提出建议。

三、研究方法和技术路线

本文采用文献研究法和实验研究法相结合的研究方法。首先，对国内外关于

EMD方法、二维EMD方法及其在图像处理中的应用领域的研究成果进行系统的文献

综述。然后根据所得到的信息和数据，开展实验研究，利用Matlab软件实现二维

EMD算法，并结合量化评价参数进行实验验证。最后，对实验结果进行分析和总结，

得出结论并提出相应的建议。

技术路线如下：

（1）文献综述和理论分析。对EMD方法和二维EMD方法的理论和应用领域进

行综述，分析其优点和不足之处。

（2）数据采集和预处理。收集测试数据，包括自然图像、人工合成图像和含有

噪声的图像，对数据进行预处理。

（3）构建二维EMD算法流程。根据二维EMD理论，构建二维EMD的算法流

程，并用Matlab软件实现。

（4）实验验证。利用二维EMD算法对所收集的图像数据进行处理，分析其效果，

同时与其他图像处理方法进行比较。

（5）结果分析和总结。分析实验结果，总结二维EMD方法的优点和不足之处，

提出改进和优化的措施。

四、研究进展和意义

目前，EMD方法已得到广泛应用，二维EMD作为EMD方法的拓展，在图像处

理中也得到了应用。然而，二维EMD仍存在一些问题，比如维数灾难问题，并且在某

些场景下目前的方法较为粗糙。本文将对二维EMD方法进行深入的研究和探讨，并结

合图像处理的具体应用，探究其优点和局限，为其在实际应用中提供指导和支持。同

时，本文的研究结果也将为图像处理领域的进一步发展提供新的思路和方法，具有重

要的理论和应用价值。