基于经验模态分解获取图像特征并测量相应物理参数方法

摘要

基于经验模态分解获取图像特征并测量相应物理参数方法，属于图像处理领域，本发明为解决现有通过图像分割提取图像特征的方法由于成像对象不均匀性以及图像噪声，无法分离特征层，导致提取图像特征及测量相关参数的精度低的问题，本发明：一、对图像进行自适应灰度拉伸，形成高对比度的图像，二、进行经验模态分解，获取IMF1，三、对IMF1进行梯度变换和分水岭分割，以得到封闭连续的特征轮廓曲线，四、两次扫描，获取上边界和下边界的采样点，五、用最小二乘法拟合，完成被测图像的特征层的提取，六、根据对拟合后的曲线进行横向扫描，均匀取多个采样点，获取上、下边界差值这一物理参数。

主权项

基于经验模态分解获取图像特征并测量相应物理参数方法，其特征在于，它包括如下步骤：步骤一、对图像进行自适应灰度拉伸，形成高对比度的图像，步骤二、对步骤一形成的高对比度图像进行经验模态分解，获取一阶本征模态函数分量，步骤三、对所述一阶本征模态函数分量进行梯度变换和分水岭分割，以得到封闭连续的特征轮廓曲线，所述特征轮廓曲线围成封闭特征区域，步骤四、对所述封闭特征区域进行两次扫描，获取所述封闭特征区域上边界的采样点和下边界的采样点，步骤五、用最小二乘法对所述封闭特征区域上边界的采样点和下边界的采样点分别进行拟合，以去除特征区域边界的错误的多余采样点，进而得到精确的特征区域的边缘曲线，完成被测图像的特征层的提取，步骤六、对拟合后的边缘曲线进行横向扫描，均匀取多个采样点，计算每个相同横向坐标处的上、下边界采样点的纵向坐标之差，并计算多个所述纵向坐标之差的平均值，进而获取上、下边界差值这一物理参数。