在图像处理中，如何结合二维经验模式分解(EMD)与希尔伯特-黄变换(HHT)技术提取边缘和轮廓信息？请结合理论基础和实际应用案例进行说明。

二维经验模式分解(EMD)与希尔伯特-黄变换(HHT)技术在图像处理中的应用是一个深入且复杂的主题。为了更好地理解这一技术的应用，推荐阅读《二维HHT在图像增强中的深度细节提取与轮廓展现》。这篇文章深入探讨了2D HHT在图像增强中的作用，特别强调了边缘和轮廓信息的提取。

参考资源链接：[二维HHT在图像增强中的深度细节提取与轮廓展现](https://wenku.csdn.net/doc/7p55y4um2h?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，让我们明确二维EMD和HHT的基础概念。EMD是一种将复杂信号分解为一系列固有模态函数(IMFs)的方法，这些IMFs代表了信号的固有频率。HHT则是通过Hilbert变换来分析这些IMFs，从而获得信号的时频表示。

在图像处理中，二维EMD可以将图像分解为多个频率层，每个层对应图像的一个组成部分。随后，对每个IMF执行Hilbert变换，可以得到每个频率层的瞬时频率和瞬时相位信息。这些信息对于边缘和轮廓的提取至关重要，因为边缘和轮廓往往对应于频率的变化。

文章中的实际应用案例，详细说明了如何将这些技术应用于图像增强。例如，通过EMD分解和Hilbert变换，能够精确地提取出图像中的边缘和轮廓信息，进而用于图像压缩和分割。这不仅增强了图像的视觉质量，还为计算机视觉和机器学习提供了更为丰富的特征。

结合这个案例，你可以实现自己的图像处理程序，通过编写代码实现EMD分解和Hilbert变换，并应用到实际的图像数据中。实践中，你需要注意选择合适的EMD分解方法和Hilbert变换参数，以确保提取的信息质量和效率。

为了深入掌握这一技术并应用于更广泛的问题，建议在阅读《二维HHT在图像增强中的深度细节提取与轮廓展现》的基础上，进一步研究Delaunay三角分割等技术，并尝试将2D HHT与现代图像处理技术如深度学习结合，以提高算法的性能和准确性。

参考资源链接：[二维HHT在图像增强中的深度细节提取与轮廓展现](https://wenku.csdn.net/doc/7p55y4um2h?spm=1055.2569.3001.10343)