利用二維經驗模態(tài)分解(BEMD)方法在處理非線性非平穩(wěn)數據方面的優(yōu)勢,對紅外多光譜圖像進行融合處理,在經典異常檢測算法的基礎上提出了基于二維經驗模態(tài)分解的異常檢測算法。由于利用了紅外多光譜圖像的多尺度信息,該算法可抑制背景雜波和消減高頻噪聲,提高目標的檢測概率。紅外多光譜圖像的仿真實驗結果表明,相比傳統(tǒng)異常檢測算法,該算法對弱小目標的檢測有更好的性能。

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【文章目錄】：
0 引 言
1 RXD異常檢測算法
2 BEMD-RXD異常檢測算法
3 仿真實驗結果分析
4 結束語



本文編號：3803027