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传统二维EMD(empirical mode decomposition)算法在估算图像的均值包络面时易出现"过冲"现象,这使得分解的内蕴模式函数中会出现"灰斑".针对这个问题,改进一种NLEMD(neighborhood limited empirical mode decomposition)算法.它基于局部均值平稳特性的方法估算图像的最佳局部均值,进而得到图像的均值包络面.该算法在克服了传统二维EMD算法的"过冲"现象的同时降低了时间复杂度.结合人类视觉系统对局部对比度敏感这一特性,提出一种基