基于范数

这类方法通过定义

基于稀疏表示

这类方法的核心思想是建立卡通信号字典和纹理信号字典，通过稀疏编码(sparse coding)过程把图像分解到这两个字典上。

基于算子信号

然而，以上分解算法的求解过程复杂且不易对图像作更精细的层级分解。近年Peng和Hwang提出一种基于算子的信号分解算法，该方法可以将1维信号中的局部窄带的成分分解到算子的零空间，这种局部窄带信号成分完全由该算子所刻画。

分解模型为：

式中，

基于算子的信号分解方法可以有效地把1维信号分解到两类奇异线性算子的零空间，这种分解方法可以有效地应用到2维图像信号的卡通纹理分解，使分解得到纹理成分得到具体算子的刻画，这是从算子的思想角度对图像中所包含成分的一种新认识，为更好地认识图像(主要对纹理成分的认识)提供了一条新思路。为了把图像转变为1维信号，采用对图像分块处理的方法，将图像块系列化为1维信号，并结合卡通纹理图像的一般特点，用局部全变差变化率作为自适应参数选择的依据，对图像块进行分解，最后综合各图像块的分解结果得到整个图像的分解结果，为了一定程度克服块效应，采取了块间重叠的措施。同时，把自适应参数当成尺度因子，层级调整尺度因子，反复对剩余信号分解，最后实现了图像的层级分解，对具体图像分解验证了算法的有效性 。

多尺度图像

多尺度多分辨是人类视觉高效、准确工作的重要特征之一。自然产生的图像大多包含大量不同尺度的信息，这些信息在一幅图像中同时出现。而对图像的应用研究往往仅限于某一尺度或某些尺度上的现象，或者只需要某些尺度的信息：其它尺度的信息往往会对处理结果有不良影响，或者增大了处理的难度和复杂性。所以把图像信息按尺度进行分离十分必要。多尺度图像分解可以消除其他无用尺度信息对处理结果的影响，也简化了处理的难度和复杂性：也是图像目标识别和边缘检测等处理过程的预处理方法之一。

经验模分解方法是一种适用于非静态和非线性数据的分解方法，该方法是直接的、后验的和自适应的，该种分解具有完备性和准正交性 。