二维经验模式分解在图像处理中的应用

摘要	第1-3页
ABSTRACT	第3-4页
目录	第4-6页
第1章 绪论	第6-12页
·引言	第6-7页
·二维经验模式分解(BEMD)的研究现状	第7-8页
·论文研究目的和意义	第8-9页
·论文研究内容和创新点	第9-10页
·论文结构	第10-12页
第2章 二维经验模式分解(BEMD)的基础知识	第12-24页
·经验模式分解(EMD)	第12-14页
·二维经验模式分解(BEMD)的一维分割法	第14-16页
·二维经验模式分解(BEMD)的二维插值法	第16-20页
·二维插值法的算法	第16-17页
·径向基函数插值RBF	第17-19页
·Delaunay平面剖分插值法	第19-20页
·端点效应的抑制	第20-21页
·二维经验模式分解(BEMD)的特点	第21-22页
·本章总结	第22-24页
第3章 二维经验模式分解(BEMD)的应用	第24-30页
·纹理分析	第24-26页
·利用二维Hilbert变换获得纹理特征量	第24-25页
·利用Riesz变换获得纹理特征量	第25-26页
·图像压缩	第26-28页
·BEMD的熵编码	第26-27页
·BEMD的极值点编码	第27-28页
·基于单一IMF块的DCT编码	第28页
·图像去噪	第28-30页
第4章 二维经验模式分解(BEMD)方法优化	第30-43页
·二维图像分形分割	第30-31页
·插值函数的选取—紧支撑径向基函数的快速算法	第31-33页
·边界效应的抑制—周期径向基函数	第33-35页
·利用周期紧支撑径向基函数进行BEMD分解	第35-40页
·优化二维经验模式分解的频谱分析	第40页
·优化二维经验模式分解在图像处理中的应用	第40-43页
第5章 总结与展望	第43-45页
参考文献	第45-51页
攻读学位期间发表的论文	第51-52页
致谢	第52页