探地雷达双曲波智能提取与可视化

第1章 绪论 1
参考文献 4
第2章 基于贝叶斯非负矩阵分解的杂波抑制 8
2.1 方法论述 8
2.1.1 非负矩阵分解原理 8
2.1.2 变分贝叶斯非负矩阵分解 10
2.2 实验结果与分析 14
2.2.1 模拟数据分析 14
2.2.2 实测数据分析 16
本章小结 20
参考文献 20
第3章 基于多标签层次聚类的探地雷达双曲波提取 22
3.1 MHCD算法 22
3.1.1 多标签层次聚类 22
3.1.2 目标提取方法的构造与定义 28
3.2 实验结果与分析 31
3.2.1 多标签层次聚类结果分析 32
3.2.2 目标提取结果分析 35
3.2.3 与其他检测方法的比较 37
本章小结 42
参考文献 42
第4章 基于随机森林和多标签层次聚类的双曲波提取 44
4.1 像素分类模型 44
4.1.1 CCDF特征提取方法 44
4.1.2 模型结构 49
4.1.3 参数优化 51
4.2 像素区域化方法 52
4.3 实验结果与分析 54
4.3.1 邻域范围对CCDF的影响 56
4.3.2 CCDF与LBP、SURF、Harris特征的比较 57
4.3.3 参数优化对分类模型的影响 59
4.3.4 像素分类性能分析 60
4.3.5 区域化方法的优化性能分析 62
4.3.6 像素分类及区域化对目标检测的影响 65
4.3.7 与其他检测方法的比较 66
本章小结 68
参考文献 68
第5章 基于原型网络的GPR双曲波ROI提取 69
5.1 基于注意力机制的原型网络 69
5.1.1 原型网络框架 69
5.1.2 双曲波分类识别 73
5.1.3 双曲波回归预测 76
5.2 实验结果与分析 79
5.2.1 原型网络模型结果分析 79
5.2.2 ROI提取结果分析 80
5.2.3 双曲波拟合算法分析 85
本章小结 87
参考文献 87
第6章 基于峰点相似性拟合的GPR双曲波提取与可视化 89
6.1 方法论述 89
6.1.1 峰点定义 89
6.1.2 基于峰点相似性拟合算法 91
6.1.3 双曲波可视化建模 97
6.2 实验结果与分析 97
6.2.1 模拟数据集实验结果 97
6.2.2 真实数据集实验结果 99
6.2.3 PSFE整体性能分析 101
6.2.4 双曲波可视化建模分析 104
本章小结 105
参考文献 106
第7章 一种GPR数据双曲波可视化挖掘方法 107
7.1 方法论述 107
7.1.1 特征提取与变换 108
7.1.2 构造能量特征空间 110
7.1.3 能量特征空间可视化—极坐标图 111
7.1.4 极坐标图—时间序列图联合交互技术 113
7.1.5 双曲波标注 115
7.2 实验案例研究 117
7.2.1 实验案例1 117
7.2.2 实验案例2 118
本章小结 120
参考文献 120