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摘要 经验模式分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）方法是由NASA的 Norden E. Huang 于1998年提出的一种新的非线性非平稳信号处理方法。这种方法将一个复杂的非线性非平稳信号逐级分解成若干平稳的数据层与剩余的最终趋势项的叠加。其中每一个平稳数据层被称为一个本征模式函数（IMF），它们代表了信号不同尺度的特性。经验模式分解法能使时域频域同时局部化，具有自适应性。 63696
二维经验模式（BEMD）分解方法作为一种新的数据分析方法，它从一个全新的角度对信号进行分解，发展时日尚短，具有用于图像融合的潜力。因此完善BEMD理论，并将其有效应用于图像融合引起了越来越多学者的重视，成为一个具有重要理论价值和应用价值的课题。
毕业论文关键词： 经验模式分解； 本征模式函数； 二位经验模式分解； 图像融合
毕业设计说明书（论文）外文摘要
Title Bidimensional empirical mode decomposition in the application research of image fusion
Abstract Empirical Mode Decomposition method is introduced by Norden E. Huang of NASA in 1998. It is a new processing method for nonlinear and non-stationary signal. This method will gradually decompose a complex nonlinear and non-stationary signal into some stable data layers and the remaining final trend. Each of smooth layers is called as intrinsic mode function, which represents the signal characteristics of different scales. EMD method can make time-frequency localized and is a self-adaptive method.
As a new data analysis method, BEMD method decomposes the signal from a new perspective. The development history of BEMD is just a short time, and the method has the potential for image fusion. So perfecting its theory and making it into image fusion fields effectively have attracted the attentions of more and more scholars and have become an issue that has important theoretical and practical value.
Keywords：Empirical Mode Decomposition；intrinsic mode function； Bidimensional Empirical Mode Decomposition；image fusion
1 绪论 1
1.1引言 1
1.3论文的研究内容和组织结构 2
2经验模式分解原理 3
2.1经验模式分解方法的产生 3
2.2一维经验模式分解方法 4
2.3二维经验模式分解方法 5
3基于BEMD的图像融合方法研究 8
3.1图像融合简介 8
3.1.1图像融合目的 8
3.1.2融合技术及分类 9
3.2基于二维经验模式分解的图像融合算法 10
3.3模糊C均值聚类算法 12
3.4基于区域的二维经验模式分解图像融合算法 13
3.5实验仿真及分析 14
3.5.1实验仿真 14
3.5.2实验结果评价 17
结论 19
致谢 20
参考文献 21
1 绪论
1.1 引言
数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当计算机技术发展到一定的水平，人们开始用计算机处理图像信息。数字图像处理是早在20世纪60年代形成的一个主题。早期的图像处理中，人们主要关注与改善图像的质量，以此改善视觉效果。图像处理时，我们输入的是低质量的图像，输出的是经过处理质量较高的图像。常用的图像处理方法有图像增强，压缩，编码，复原等。数字图像处理技术刚起步的时候首先应用在航天事业上，并取得了巨大的成果。此后，航空航天，生物医学工程，军事指导，公开的司法，工业检测，艺术和文化，机器视觉等领域均采用了数字图像处理技术，并在这些领域取得了显着的成就，数字图像处理技术成为一个引人注目的前景远大的新学科。