二维经验模态分解的关键问题

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1、2010InternationalConferenceonRemoteSensing(ICRS)KeyProblemsofBidimensionalEmpiricalModeDecompositionGuangtaoGeGuangtaoGeSchoolofInformationandElectronicEngineeringDepartmentofInformationScience&ElectronicZhejiangGongshangUniversityEngineeringHangzhou,ChinaZhejiangUniversityggtg

2、gtggt@hotmail.comHangzhou,Chinaggtggtggt@hotmail.comAbstract—Inrecentyears,anemergingtheoryofEmpiricalModeDecomposition(EMD)isanimportantbreakthroughinthefieldofsignalprocessing.ThispaperreviewsthreekeyproblemsinthedevelopmentoftheBidimensionalEmpiricalModeDecomposition(BEMD)th

3、eoryandintroducesthelatestdevelopmentsofsurface-fittingalgorithms,boundarycorruptionsolutionmethodsandtheBEMDcriterionforstoppingthesiftingprocess.ThenthispaperalsocommentsseveralopenproblemsinBEMDtheoryanddiscussestheexistingdifficultproblems.Keywords-component;BidimensionalEm

4、piricalModeDecomposition;surface-fitting;boundarycorruption;BEMDcriterion二维经验模态分解的关键问题1，2葛光涛1.浙江工商大学信息与电子工程学院，杭州，中国，3100182.浙江大学信息与电子工程学系，杭州，中国，310027ggtggtggt@hotmail.com【摘要】近年国际上出现的经验模态分解理论(EmpiricalModeDecomposition,EMD)是信号处理领域的一个重大突破。本文综述了二维经验模态分解(BidimensionalEmpiricalMode

5、Decomposition,BEMD)理论发展过程中涉及的三个关键问题,并着重介绍了曲面拟合、边界污染处理和停止准则制定这三个方面的最新进展,评述了其中的公开问题,对研究中现存的难点问题进行了探讨。【关键词】二维经验模态分解；曲面拟合；边界污染；停止准则1引言以往很多的一维信号处理方法被成功地推广到空间二维信号处理领域，被应用于二维图像数据的处理时同1998年美国国家宇航局（NASA）的Norden[4]样可以得到良好的效果。例如，傅立叶变换、离散余E.huang等人首次提出对一列时间序列数据先进行经验模弦变换以及小波变换等信号处理的技术已经广泛应用

6、于态分解(以EmpiricalModeDecomposition表示,简写作数字图像处理领域，具体应用包括图像滤波、图像复EMD)，然后对各个分量作希尔伯特变换。这种变换被称原、图像增强、图像拼接、图像压缩以及数字水印等方为希尔伯特黄变换（Hilbert-Huangtransform,HHT）[1,3]面。经验模态分解方法在一维信号处理方面已经获得巨。这种信号处理方法被认为是近年来对以傅立叶变换大的成功，所以如果能将一维经验模式分解方法推广到为基础的线性和稳态谱分析的一个重大突破。该方法从[2]二维，将会给图像处理等领域提供一种新的有效的数据本质上讲

7、是对一个复杂的信号进行平稳化处理，其结处理手段。果是将信号中不同尺度的波动或趋势逐级分解开来，由二维经验模态分解理论的发展过程中主要涉及以下于这种分解是基于局部特征尺度，作为一种完全的数据[5]几个重要问题：曲面的精确拟合，边界污染的克服，驱动方法，它具有良好的局部适应性，因此，该方法既合理停止准则的制定等。能对平稳信号进行分析，又能对非平稳信号进行分析。978-1-4244-8729-5/10/$26.00©2010IEEEICRS2010702二维经验模态分解理论中曲面拟合方法的研于纹理图像的处理比较有效。究进展二维信号包络曲面拟合算法的提高方向

8、是合理性，精确性和快速性。由于曲面拟合算法的合理性和精确性二维经验模态分解中首先要解决的一个重要的问题主要取