本發明公開了一種基于改進二維經驗模態分解算法的圖像去噪方法,首先,將待去噪圖像經傳統BEMD算法進行自適應分解得到各階IMF后,對各個IMF的概率密度函數與待去噪圖像概率密度函數之間的相似性進行測量,其次,根據相似性測量值區分出噪聲主導模態函數與信號主導模態函數的邊界索引值,然后,使用小波去噪算法對噪聲主導模態函數進行降噪處理得到實際的圖像噪聲,接著,重構出與原圖像具有相同信噪比的多幅圖像后對其累加求平均、實現將噪聲壓縮到低階IMF中,最后,使用BEMD?DT對該平均圖像進行去噪處理。通過本發明方法對圖像進行去噪,取得效果均好于小波降噪以及傳統BEMD等降噪方法的去噪效果。
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