一种基于经验模态分解的永久散射体探测方法

论文摘要

基于经验模态分解(EMD),提出了一种改进的永久散射体(PS)探测方法。对干涉图进行多尺度分解,基于梯度的自适应滤波对分解的本征模函数中的噪声进行低信噪比区域强滤波和高信噪比区域弱滤波,估算滤波后各PS候选(PSC)点的噪声相位。基于各PSC点的幅度和相位稳定性,对选取的PSC点的相位信息进行分析,判断其作为PS点的概率,进而选取可靠的PS点。实验结果表明:与传统的PS点选取方法相比,所提方法避免了探测过程中PS点的误判和漏判,准确性更高。

论文目录

• 1 引言
• 2 EMD相位分析的干涉图滤波方法
•   2.1 EMD分解原理
•   2.2 改进的多尺度图像分解
•   2.3 基于梯度的自适应滤波
• 3 基于EMD相位分析的PS点探测方法
• 4 实验与分析
•   4.1 研究区域与实验数据的选取
•   4.2 PS点识别与选取实验
•   4.3 实验验证分析
•   4.4 精确度分析
• 5 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 黄长军,胡纪元,杨亚夫

关键词: 遥感,合成孔径雷达,经验模态分解,永久散射体,噪声相位,概率统计

来源: 光学学报 2019年05期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 工业通用技术及设备,自动化技术

单位: 湖南城市学院市政与测绘工程学院,中南大学地球科学与信息物理学院,武汉大学测绘学院

基金: 湖南省科技计划(2016JJ6018),湖南省教育厅科研基金(16B046)

分类号: TP751

页码: 371-381

总页数: 11

文件大小: 2061K

下载量: 100