一维经验模态分解在图像细节提取中的应用

"这篇论文是2011年由林玉荣和王强发表在吉林大学学报（工学版）上的，属于工程技术领域，主要探讨了一种基于一维经验模态分解(1-D Empirical Mode Decomposition, 1-DEMD)的图像细节提取方法。该方法将二维图像转化为一维向量，再利用1-DEMD进行分解，旨在高效获取图像在水平和垂直方向的细节信息。实验结果证明了这种方法的有效性。" 本文介绍了一种创新的图像处理技术，它采用了一维经验模态分解来提取二维图像的细节信息。经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）是一种自适应信号分析方法，通常用于非线性、非平稳信号的分解。在这里，作者将其扩展到二维图像的处理中，面对的问题是如何在保持图像信息完整性的前提下，有效提取图像的细节特征。 传统的EMD方法是针对一维信号的，而图像作为一种二维数据结构，其处理方式更为复杂。论文提出的方法首先将二维图像矩阵按照行或列展开成一维向量，这样就可以直接应用1-DEMD进行分解。然而，仅仅按照单一方向展开可能无法全面捕捉图像在两个维度上的细节信息。因此，作者创新性地提出在分解过程中交叉使用行和列展开的方式，确保了水平和垂直方向信息的均衡提取。 这一方法的优势在于，它能够灵活适应图像的局部变化，并且不需要事先假设图像的特定模型。通过对残余图像的交替处理，可以更全面地解析出图像的细节结构。实验证明，这种基于1-DEMD的图像细节提取方法在实际应用中表现出良好的性能，对于图像处理和分析，特别是在高光谱图像处理与导航制导等领域具有重要的价值。 论文的关键词包括信息处理技术、一维经验模态分解、二维图像和细节提取，表明了研究的核心内容和技术手段。文章编号和文献标志码则提供了进一步查找和引用该研究的具体信息。 这篇论文为图像处理提供了一个新的工具，通过1-DEMD方法能够更有效地提取和分析图像的细节特征，这对于理解图像内容、提升图像识别和分析的精度具有重要意义。