基于BEMD的多光谱图像弱小目标融合检测算法OA北大核心CSCDCSTPCD
Multi-spectral Dim Targets Detection Based on Bidimensional Empirical Mode Decomposition
利用二维经验模态分解(BEMD)方法在处理非线性非平稳数据方面的优势,对红外多光谱图像进行融合处理,在经典异常检测算法的基础上提出了基于二维经验模态分解的异常检测算法.由于利用了红外多光谱图像的多尺度信息,该算法可抑制背景杂波和消减高频噪声,提高目标的检测概率.红外多光谱图像的仿真实验结果表明,相比传统异常检测算法,该算法对弱小目标的检测有更好的性能.
张国亮;马林;张德;刘光宏
中国电子科技集团公司信息科学研究院,北京100086中国电子科技集团公司信息科学研究院,北京100086中国电子科技集团公司信息科学研究院,北京100086中国电子科技集团公司信息科学研究院,北京100086
信息技术与安全科学
红外多光谱图像二维经验模态分解异常检测多尺度融合弱小目标
《现代雷达》 2020 (7)
50-55,6
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