希尔伯特黄变换图像处理代码

以下是使用Python实现的希尔伯特黄变换图像处理代码：

import numpy as np
import cv2

def hilbert_huang_transform(img):
    # 将图像转换为灰度图
    img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 计算一维希尔伯特变换
    img_hilbert = np.imag(hilbert(img_gray))
    # 将一维希尔伯特变换应用于图像的每一行
    img_hht = np.zeros_like(img_gray, dtype=np.float32)
    for row in range(img_hilbert.shape[0]):
        img_hht[row, :] = np.imag(hilbert(img_hilbert[row, :]))
    # 归一化处理
    img_hht = cv2.normalize(img_hht, None, alpha=0, beta=255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_8U)
    return img_hht

其中，hilbert()函数是一个自定义的一维希尔伯特变换函数，可以使用scipy库中的hilbert()函数实现。

使用以上代码可以实现希尔伯特黄变换图像处理，将输入的彩色图像转换为灰度图像后进行处理，最终输出希尔伯特黄变换后的图像。

相关问题

基于matlab希尔伯特黄变换图像处理代码

希尔伯特黄变换（Hilbert-Huang Transform，HHT）是一种用于非平稳信号分析的方法，常用于图像处理。以下是基于MATLAB实现的希尔伯特黄变换图像处理代码示例：

% 读取原始图像
img = imread('test.jpg');

% 转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 对灰度图像进行希尔伯特黄变换
[imf,~,~] = hht(gray_img);

% 计算幅度谱
amp_spec = abs(imf);

% 对幅度谱进行归一化
amp_spec = mat2gray(amp_spec);

% 显示幅度谱
imshow(amp_spec);

在上述代码中，首先读取一张原始图像，并将其转换为灰度图像。然后使用MATLAB中的`hht`函数对灰度图像进行希尔伯特黄变换，得到一组固有模态函数（IMFs）。接着计算每个IMF的幅度谱，并进行归一化处理。最后，将归一化后的幅度谱显示出来。

需要注意的是，希尔伯特黄变换是一种计算量较大的信号处理方法，对于较大的图像可能需要较长的运行时间。

matlab中希尔伯特黄变换代码

在Matlab中实现希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang Transform, HHT）的代码如下：

clc
clear
close all

% 输入数据
speed = xlsread('3_1_link6_28_5_30min.csv'); % 读取数据文件
x = speed';
x = (x - min(x)) / (max(x) - min(x)); % 数据归一化
M = length(x);
fs = 500;

% EMD和HT
\[imf,residual,info\]=emd(x,'Interpolation','pchip','Display',0);
figure()
hht(imf,fs); % 绘制希尔伯特谱

\[hs, f, t, imfinsf, imfinse\] = hht(imf,fs);
% hs——信号的希尔伯特谱（Hilbert Spectrum ）
% f——信号的频率向量（Frequency vector of signal）
% t——信号的时间向量（Time vector of signal）
% imfinsf——每个imf的瞬时频率（instantaneous frequency of each imf）
% imfinse——每个imf的瞬时能量（instantaneous energy of each imf）

im = figure(1);

这段代码首先读取数据文件，并对数据进行归一化处理。然后使用EMD函数对数据进行经验模态分解，得到每个IMF（Intrinsic Mode Function）和残差。接下来，使用hht函数绘制希尔伯特谱，得到信号的时频图。最后，可以通过输出的变量hs、f、t、imfinsf和imfinse获取更多关于信号的信息。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【信号处理】Matlab实现希尔伯特-黄变换](https://blog.csdn.net/matlab_dingdang/article/details/126907419)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [将时间序列转成图像——希尔伯特-黄变换方法 Matlab实现](https://blog.csdn.net/weixin_41406486/article/details/127815463)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]