【摘 要】
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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
【机 构】
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山东省高校智能信息处理重点实验室(山东工商学院),山东 烟台 264005
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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.
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