研究目的
提出一种方法，在保持原始BEMD方法特性的同时，通过采用埃尔米特插值重建和可变邻域窗口方法来减少计算时间并提高融合质量。
研究成果
该方法实现了快速分解，保持了数据驱动性、自适应性和尺度一致性，克服了原始BEMD方法的缺点，降低了计算时间和成本，为图像融合提供了更优的方案。
研究不足
该方法需要进行迭代过滤和插值，尽管有所改进，但仍可能计算量较大。
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[IEEE 2019年第28届无线与光通信会议(WOCC) - 中国北京(2019.5.9-2019.5.10)] 2019年第28届无线与光通信会议(WOCC) - 基于快速二维经验模态的多源图像融合分解
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DOI：10.1109/wocc.2019.8770649
出版年份：2019
更新时间：2025-09-23 15:21:01
摘要：
二维经验模态分解可将源图像分解为多个二维本征模态函数。在进行图像分解时需要进行插值并绘制上下包络线，然而这些插值运算及上下包络线的绘制需要大量计算时间与人工筛选。本文提出一种简单有效的方法，在保持原始BEMD方法特性的同时，采用埃尔米特插值重构法替代曲面插值，并运用可变邻域窗口法取代固定邻域窗口法。我们将其命名为基于研究特性的可变邻域窗口法快速二维经验模态分解，最终完成图像融合。实证分析表明，该方法能克服原始BEMD方法分解得到的BIMF分量中源图像特征与细节信息不够丰富的缺陷，缩短计算时间且提升融合质量。
作者：
Wang Huijuan，Jiang Yong，Ma Xingmin
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