[发明专利]用于工程图纸融合的二维多元信号经验模态分解快速方法

说明书

本发明公开了一种用于工程图纸融合的二维多元信号经验模态分解快速方法，将待融合的每一张工程图纸作为一元二维信号；将每元二维信号映射到频率空间中得到投影信号，基于投影信号得到每元二维信号的包括极值点、鞍点和顶点的特征点，采用德劳内三角化对特征点进行均值估计得到均值曲面，并得到对应频率空间的二维本征模态函数；使用基于改进空间频率的融合规则将不同元二维信号在同一个频率空间下的二维本征模态函数进行融合，最后叠加即得到融合后的工程图纸。本发明选取了极值点、鞍点以及二维图像的四个顶点进行均值估计，采用了基于空间频率的融合规则进行工程图纸融合，保留了边缘轮廓信息在内的工程图纸的更多有效信息，使融合效果更好。

技术领域

本发明属于工程图纸融合技术领域，具体涉及一种用于工程图纸融合的二维多元信号经验模态分解快速方法。

背景技术

输变电工程中，工程图纸作为工程项目各阶段的重要依据，需妥善保存。在对工程图纸进行数字化管理的过程中，受操作不当或扫描技术等问题影响，数字化的图纸往往会呈现不同局部的模糊。如何通过这些模糊的图片得到完整清晰的工程图纸成为亟待解决的问题。

近些年提出来的经验模态分解(Empirical Mode Decomposition，EMD)是一种分析非线性非稳态信号的有效算法，也是希尔伯特变换的重要组成部分。该算法完全由数据驱动，可以将信号自适应地分解到多个频率空间上，得到的成分称之为本征模态函数(Intrinsic Mode Functions，IMFs)。在EMD的基础之上有了许多扩展性的发展。多元经验模态分解(Multivariate empirical mode decomposition，MEMD)通过将多元信号同时映射到不同方向上，得到多元信号的局部均值和信号包络，以此实现对多元信号的分解。二维经验模态分解(Bidimensional Empirical Mode Decomposition，BEMD)将EMD运用到二维信号上，通过寻找二维曲面的局部极大值和极小值，在此基础上构造均值曲面，从而实现二维信号(图像)的分解。虽然使用BEMD也可以进行图像融合，但是无法保证待融合的每张图的二维本征模态函数(Bidimensional Intrinsic Mode Functions，BIMFs)都分解到相同空间尺度。二维多元经验模态分解(Bidimensional Multivariate Empirical ModeDecomposition，BMEMD)将多元经验模态分解运用到二维图像上，实现了对不同图像在相同空间尺度上的融合，减少了图像融合时空间尺度的丢失。但BMEMD的缺陷在于，通过筛选得到极小值和极大值包络的过程中，需要对二维离散数据进行曲面拟合，这会耗费较多的计算时间。

中国申请公布号为CN111369488A的专利公开了一种用于多图像融合的二维多元信号经验模态分解快速算法，其在BMEMD的基础上提出了一种基于均值估计的快速算法(Mean Approximation Bidimensional Multivariate Empirical Mode Decomposition，MA-BMEMD)，可以实现对二维多元信号的快速分解，可以快速地将多张图片分解到相同空间尺度，并在此基础上进行融合。但此专利是选取了每个信号的极值点进行均值估计，得到的有效信息可能不足；同时，此专利是采用局部方差最大法对信号进行融合，其是选取具有较大局部方差的像素值作为融合系数，融合系数选择一幅图像的系数而覆盖另一幅图像的系数，当两幅图像对应像素的局部方差相差不大时，使用此方法会丢失一部分有用信息，使融合后的图像产生失真。

发明内容

发明目的：针对现有技术中存在的问题，本发明公开了一种用于工程图纸融合的二维多元信号经验模态分解快速方法，能够保留更多的有效信息对多张局部模糊的工程图纸进行融合叠加，得到清晰的工程图纸。

技术方案：为实现上述技术目的，本发明采用如下技术方案：一种用于工程图纸融合的二维多元信号经验模态分解快速方法，其特征在于：包括如下步骤：