黄世奇，黄文准，刘　哲

(西京学院信息工程学院，西安　710123)



基于二维本征模态函数的SAR图像目标检测

黄世奇，黄文准，刘哲

(西京学院信息工程学院，西安710123)

合成孔径雷达(SAR)成像具有其独特的优势，能全天时全天候获取目标区域遥感数据，但是其成像机理复杂，获得的SAR图像解译困难。从SAR成像回波特点出发，结合二维经验模态分解(BEMD)理论，提出了一种基于二维本征模态函数(BIMF)的SAR图像目标检测算法。采用仿真和实际的SAR图像数据进行了验证实验，实验结果表明，利用融合的BIMF特征分量检测目标，其效果优于直接用原始SAR图像进行目标检测，并且对不同信噪比的SAR图像，具有较强适应能力。

二维本征模态函数；SAR图像；目标检测；特征融合

本文引用格式：黄世奇，黄文准，刘哲.基于二维本征模态函数的SAR图像目标检测[J].兵器装备工程学报，2016(8):93-97.

经验模态分解(EMD)的相关理论和概念是由美国NASA宇航中心的Huang于1998年提出[1]。EMD是一种完全由数据驱动的新的信号处理理论，是一种完全自适应的多尺度分析方法，它不同于传统的傅里叶变换和小波分析等理论的信号处理方法，适合非线性、非平稳信号处理。小波多尺度分析理论是通过选择不同的小波基函数实现尺度的调整，并且这些小波基函数是相互独立的，与具体的信号没有任何关系，因此，在处理信号时，尤其是图像信息分析，容易造成部分细节信息漏失。EMD不需要选择基函数，依据数据本身特征进行自适应调整。经过10多年的发……