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钱方法是钱涛教授在2010年左右提出来的一种全新的信号分解重构方法。一维钱方法已经在计算机上得到了快捷的实现，并成功地应用于信号处理。但二维钱方法在计算机上的实现却困难得多。经历了多人几年的探索之后，最终由武伟于2014年完成。美中不足的是耗时较长:将256×256的图像分解成100个分量再重构，在步长为0.08的情况下，需17小时。 本文第一个方面的工作是对武伟的运行程序实现了快速优化:对同样的256×256的图像分解成100个分量再重构，在步长为0.08的情况下，运行时间为37分钟。 进一步，我们发现使用较大的步长，并不影响分解重构图像的效果:使用0.5步长，分解100个分量再重构，仅耗时13秒，而重构效果几乎没有差别。 本文第二个方面的工作是提出了二维钱方法在数字水印、图像纹理分类、图像去噪三方面的应用方法，实验效果较好。