申请/专利权人：东南大学

申请日：2021-05-10

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN113139557B

主分类号：G06V10/56

分类号：G06V10/56;G06V10/80

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.29#授权;2021.08.06#实质审查的生效;2021.07.20#公开

摘要：本发明公开了一种基于二维多元经验模态分解BidimensionalMultivariateEmpiricalModeDecomposition，BMEMD的特征提取方法，BMEMD在BEMD的基础上，增加多个通道实现多通道的图像分解。该方法经过若干方向的实值投影，将输入的二维多元信号转换为多个二维一元信号。本发明将BMEMD应用于彩色图像的处理，将彩色图像分为RGB三个通道进行二维经验模态分解，分解得到的BIMFBidimensionalIntrinsicModeFunction，二维本征固态函数再合成，得到彩色BIMF和残余分量，可用于提取彩色图像的颜色信息和纹理特征。

主权项：1.一种基于二维多元经验模态分解的特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、利用BMEMD对彩色图像进行多尺度多变量分解，获取一系列频率从高到低的二维本征模态函数BIMF，从中筛选出描述彩色图像特征的分量图；S2、提取分解所得特征图的颜色和纹理特征；所述步骤S1中BMEMD算法的具体步骤为：S11、将多个二维信号组成为一个二维多元信号，每个二维信号都是这个二维多元信号的一个通道，作为BMEMD的输入信号；S12、经过若干方向的实值投影，输入二维多元信号转换为多个二维一元信号，被称为该方向的投影信号；S13、将得到的信号采用BEMD分解，得到一系列BIMF分量和残余分量；所述步骤S13中，BEMD分解：设原始图像为Ix，y，I为原始图像，x,y分别为图像像素点的横纵坐标点；具体分解步骤如下：S131、初始化，令i＝1，f0x，y＝Ix，y；i为分解次数，f0x，y为初始输入图像；S132、求取第t阶二维本征模态函数BIMF；S1321、初始化，令k＝0，hkx，y＝fi-1x，y；k为迭代次数，hkx，y为BIMF分解输入图像，fi-1x，y为第i次输入图像；S1322、找出hkx，y所有极大值和极小值点；S1323、采用插值对极大、极小值点进行插值拟合，求出相应的上包络线eupperx，y和下包络线elowerx，y；S1324、计算均值包络线emx，y： S1325、从原信号中减去均值包络线得到第k+1次剩余分量hk+1x，y：hk+1x，y＝hkx，y-emx，yS1326、通过计算标准偏差准则SD验证hk+1x，y是否满足迭代终止条件： 其中：m,n分别为图像的长和宽；S1327、若SD小于终止阈值，则所得余量为一个合格的BIMF，然后令本征固态函数imfix，y＝hk+1x，y，转到步骤S1328；否则，令k＝k+1，转到步骤S132继续执行；S1328、剩余分量resix，y由前一次循环产生的剩余分量resi-1x，y减去本征固态函数imfix，y得到：resix，y＝resi-1x，y-imfix，y分解停止条件：剩余分量resix，y的极值点不多于两个或者分解得到的BIMF数目达到实际应用所需个数；否则，令i＝i+1，将resix，y视为新的初始信号跳转至步骤S1322，直至满足停止条件，得出分解后的信号。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 东南大学 一种基于二维多元经验模态分解的特征提取方法

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