[發(fā)明專利]一種采用基于多變量灰色模型的二維經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解提取圖像特征的方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201210005968.4
• 申請日: 2012-01-10
• 公開（公告）號: CN102542296A
• 公開（公告）日: 2012-07-04
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 沈毅;賀智;金晶;林玉榮
• 申請（專利權(quán)）人: 哈爾濱工業(yè)大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06T7/00
• 代理公司: 哈爾濱市松花江專利商標事務(wù)所 23109
• 代理人: 張果瑞

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種采用基于多變量灰色模型的二維經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解提取圖像特征的方法，屬于圖像處理領(lǐng)域。

背景技術(shù)

近年來，非線性非平穩(wěn)數(shù)據(jù)分析方法在信號處理領(lǐng)域得到了廣泛關(guān)注。由諾頓·黃等人在1998年提出的經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(Empirical?Mode?Decomposition，EMD)，以其強大的信號處理能力而成為繼Fourier變換、小波變換、Wigner-Ville變換等方法之后，又一新的研究熱點。2003年，Nunes等人將EMD擴展到二維情形，提出了二維經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(Bi-dimensional?Empirical?Mode?Decomposition，BEMD)，將給定圖像分解為有限個頻率由高到低的二維本征模態(tài)函數(shù)(Bi-dimensional?Intrinsic?Mode?Function，BIMF)以及一個趨勢圖像的和。BIMF滿足兩個約束條件：1)極大值點都為正，極小值點都為負(沒有騎波)，且極大值點和極小值點的個數(shù)大體相等；2)上、下包絡(luò)面的局部均值為零。

作為一種新興的圖像處理技術(shù)，BEMD一經(jīng)提出便得到了廣泛的應(yīng)用，如圖像壓縮、紋理分析、圖像融合等。同時也存在一系列公開問題，而端點效應(yīng)是BEMD面臨的重大挑戰(zhàn)之一。在BEMD迭代過程中，當以極值點為節(jié)點做二維樣條插值構(gòu)造上、下包絡(luò)面時，無法確保邊界附近存在極值點(即使存在，也可能很稀疏)，這就導致由插值方法計算得到的包絡(luò)面可能無法覆蓋整個圖像區(qū)域，使得包絡(luò)面在端點處的插值精度很差，容易發(fā)生“過沖”或“欠沖”現(xiàn)象。更為嚴重的是，隨著迭代次數(shù)的增加，這種“過沖”或“欠沖”現(xiàn)象會“擴散”到圖像內(nèi)部，而對整幅圖像都造成“污染”，導致分解結(jié)果嚴重失真。

BEMD的端點效應(yīng)阻礙了其在工程領(lǐng)域的進一步應(yīng)用，雖然很多研究者已經(jīng)認識到了該問題的嚴重性，但目前尚無一套完整公認的解決辦法，這更加促使端點效應(yīng)成為BEMD亟待解決的問題。已有的端點效應(yīng)抑制算法不多，主要是基于鏡像延拓的方法和基于紋理合成的延拓方法。其中，鏡像延拓方法將最靠近圖像邊界的N行(或列)像素對稱地映射到圖像外部，然后對延拓后的圖像進行傳統(tǒng)的BEMD，得到一些延拓的二維本征模態(tài)函數(shù)BIMFs和一個延拓殘差，最后提取出與原始圖像對應(yīng)的BIMFs和最終殘差作為分解結(jié)果；基于紋理合成的延拓算法則以一種非采樣的紋理合成方法一圈圈地將原始圖像向外擴展，接下來也是對擴展的圖像作BEMD，得到擴展的BIMFs和殘差，最后提取出對應(yīng)的BIMFs和殘差作為最終結(jié)果。以上兩種方法都有各自的缺點，前者速度較快，但精度偏低；后者精度適中，但速度較慢。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明目的是為了解決現(xiàn)有二維經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(Bi-dimensional?Empirical?Mode?Decomposition，BEMD)方法受端點效應(yīng)影響而無法有效提取圖像本征信息的問題，提供了一種采用基于多變量灰色模型的二維經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解提取圖像特征的方法。

本發(fā)明所述一種采用基于多變量灰色模型的二維經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解提取圖像特征的方法，該方法包括以下步驟：

步驟一、將原始圖像IM_original(x，y)進行延拓迭代，初始化

IM_process(x，y)＝IM_original(x，y)，

其中，原始圖像IM_original(x，y)的大小為P×P，

IM_process(x，y)為迭代過程中生成的迭代圖像；

步驟二、判斷迭代圖像IM_process(x，y)是否已經(jīng)被延拓成(P+2Q)×(P+2Q)的圖像，如果是，執(zhí)行步驟八；否則，執(zhí)行步驟三；

步驟三、以光柵掃描的方式查看整個原始圖像IM_original(x，y)，計算出待填充小塊邊界與原始圖像IM_original(x，y)中小塊邊界之間的誤差，并在容錯誤差為ε₁的范圍內(nèi)，從原始圖像IM_original(x，y)中搜索出l個大小為T×T的小塊B＝{B₁，B₂，...，B_l}，

其中，容錯誤差ε₁＝0.05～0.2，T＜Q；