基于多标签层次聚类的GPR 图像双曲波提取方法

探地雷达(GPR)图像双曲波提取是分析地下目标位置和结构的重要方法,但在真 实环境中,由于噪声和杂波的干扰,使得提取出的双曲波存在结构不完整、碎片化和形状异 常等问题,不利于数据分析和三维建模等后续操作。为此,提出了一种基于多标签层次聚类 的双曲波提取方法(MHCE)。首先通过信息熵评价像素邻域的稳定性,构造了基于信息熵的 距离度量来进行层次聚类;然后利用聚类后的邻接空间进行多标签聚类以降低杂波和噪声对 双曲波提取的影响;最后结合多标签聚类结果的拟合形状和纹理方向提取双曲波。实验表明, 该方法对于真实GPR 图像双曲波具有较好的鲁棒性,能够获得规范化的双曲波形状和位置 参数。     

基于非负矩阵分解的GPR高频杂波抑制

针对探地雷达（ground penetrating radar,GPR）采集数据时会产生高频杂波影响地下目标自动识别的问题。提出了一种基于变分贝叶斯的GPR图像非负矩阵分解方法（probability nonnegative matrix factorization,PNMF）。该方法使用变分贝叶斯模型对非负矩阵分解的基矩阵和系数矩阵进行近似推理,得到杂波成分的低秩矩阵表示,进而将杂波从图像中分离出来。实验过程采用模拟和实测数据进行对比分析,通过信噪比和视觉质量结果验证了PNMF对杂波有较好的抑制作用,具有较好的鲁棒性。