提出一种基于二维经验模态分解(BEMD)的合成孔径雷达(SAR)目标识别方法。BEMD可以从原始SAR图像提取多层次的二维固态模函数(BIMF),它们可以更好地描述目标的细节信息,因此联合原始SAR图像及其多层次BIMF,可以为后续的分类决策提供更多有益信息。采用支持向量机(SVM)对原始SAR图像以及各个层次的BIMF进行决策,然后基于Bayesian理论对各个SVM输出的结果进行有效融合,从而获得更为稳健的识别结果。基于MSTAR数据集设置几种典型的实验条件,对本文方法进行性能测试,结果验证本文方法相比几类现有SAR目标识别方法更具有性能优势。
2022-04-11 09:57:34
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该函数的调用方式如下：
a = bemd(im1);
im1 -> 图像
a(:,:,1) => IMF 1 a(:,:,2) => IMF 2 a(:,:,3) => IMF 3 a(:,:,4) => 残差
2022-02-17 10:16:42
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行业分类-设备装置-一种采用基于多变量灰色模型的二维经验模态分解提取图像特征的方法
2021-09-12 14:01:50
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二维经验模态分解 BEMD 图像分解。
学习二维经验模态分解BEMD图像处理及其应用的同学可以下载，文件内还有实验结果
BEMD IMF 图像处理
2019-12-21 22:04:58
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