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基于不同经验模态分解的SAR图像变化检测算法
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上传时间: 2020-06-04
详细说明：经验模态分解（EMD）是一种数据驱动的多尺度变换理论，它是一种非线性且非平稳的信号处理理论。 但是每种EMD分解理论都有其优点和缺点。 合成孔径雷达（SAR）成像是获取变化信息的重要遥感技术，SAR图像数据属于非平稳信号。 因此EMD非常适合SAR图像处理。 有两种典型的EMD理论，即整体经验模态分解（EEMD）和二维经验模态分解（BEMD）。 在对这两种方法进行深入研究的基础上，提出了一种新的SAR图像变化检测算法，称为FCD-EMD算法，即基于EMD的融合变化检测。 因此，FCD-EMD算法可以获得更准确的信息，不仅包括EEMD获得的方向信息，还可以包含BEMD获得的空间信息。 FCD-EMD算法的主要作用是将详细信息融合到不同的方向，从而使获得的结果比单独的方法更准确。 另一方面，它可以通过特征选择来减少SAR图像中斑点噪声的影响。 实际的SAR图像数据验证了本文提出的算法，取得了良好的实验结果，表明该方法是可行的。
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