Pores-Preserving Face Cleaning Based on Improved Empirical Mode Decomposition

在这篇论文，我们建议清理象可以从一幅令人愉快的数字肖像毁损的肿块和污点那样的面部瑕疵的一个新奇方法。与趋于到污迹美容的传统的方法形成对照详细说明，我们的方法充分保留这个题目的好规模皮肤质地(毛孔等等) 。我们的关键想法是发现数量，也就是规范的本地精力，捕获好规模细节和分心的不同特征基于实验模式分解，然后造在一个统一框架描绘瑕疵和面部细节的面部皮肤外观的量的大小。最后，我们把量的测量用作一个指南提高面部皮肤。我们也为控制改进的数量介绍一些高级、直觉的参数。另外，有限实验模式分解算法也是的一个适应本地平均数和邻居发展了在二个方面改进实验模式分解的表演。当处理 high-nonstationary 图象时，它能有效地避免通常与传统的实验模式分解联系的灰色的点效果。