基于独立成分分析的强噪声海域SAR图点目标提取方法

• 作者: 刘芳宇 李昱彤 杨杰
• 来源期刊: 昆明理工大学学报（理工版）
• 学科: 工学
• 关键词: 目标识别 合成孔径雷达 Hlder指数 雷达图象
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机、通信与自动化
• 页码范围: 23-27,37
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3343字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-855X.2008.01.006

摘要

将分形理论和独立成分分析(ICA, Independent Component Analysis)相结合,用于强噪声海域合成孔径雷达(SAR, Synthetic Aperture Radar)图像的点目标提取.首先依据分形理论,计算点态Hlder指数,再对指数图进行二值模糊处理,接着将此图参与ICA计算,然后使用泛化可调算子收缩并优化其独立成分,实现强噪声的有效抑制,进而提取点目标.实验结果表明,H-ICA与基于ICA降噪的传统算法相比,能够有效地降低海域强噪声,并成功实现点目标提取.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨杰	上海交通大学图像处理与模式识别研究所	340	5370	35.0	58.0
2	刘芳宇	太原理工大学理学院	4	29	3.0	4.0
3	李昱彤	上海交通大学图像处理与模式识别研究所	4	12	2.0	3.0