资源说明:针对现有的经验模态分解方法(Empirical Mode Decomposition,EMD)对多通道图像(如彩色图像)进行分解时通常忽略各通道图像之间相关性的问题,提出了一种多通道图像EMD方法。该方法采用双拉普拉斯算子插值得到图像上下包络,并建立一个整体筛分停止准则进行筛分来考虑各通道图像相关性,能够将多通道图像自适应分解为数目不多的内蕴模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量和一个余量,其中内蕴模态函数分量体现了原始图像不同尺度的特征信息,余量体现了图像的整体变化趋势。该方法可以应用在图像锐化、夜景图像增强等图像分析和处理领域。实验结果显示该方法能够取得较好的效果。
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