经验模态分解近年来已经被广泛应用于信号处理的各个领域。本文结合现有的文献,对基于二维经验模态分解的图像压缩算法进行适当修改和简化,并将其应用于图像压缩中。本文采用了7×7模块非均匀混叠采样。根据模态中不同图像区域的频率特点采用不同的采样率,实现对各模态的自适应采样,得到采样点模块。7×7模块内部,行、列采用同一采样率,该采样率由行、列的最大局部频率的较大值决定。采样点模块的行、列数相同。比较自然图像与声纳图像的重建结果发现,随着门限的提高,重建的自然图像成像质量越来越低,而声纳图像的成像质量先提高后降低。文中简要分析了产生这种现象的原因。对7×7模块非均匀混叠采样得到的采样点模块进行编码。分别应用采样点DCT模态编码和模态-图像编码,实现了对模态和图像的压缩。