基于基图像提取的二维经验模式分解方法

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在图像处理中,传统经验模式分解(BEMD)方法存在图像边缘处的跳跃特性而造成的原图像细节丢失,以及分解图像中存在的严重"灰度斑"现象和原图像边缘信息无法保留在分量中等问题。提出一种先利用加权最小二乘估计提取基图像后进行BEMD分解的方法用来克服上述问题。实验证明,这种方法可以很好地保留细节和边缘信息,并极大减弱了"灰度斑"现象。
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