探地雷达双曲波智能提取与可视化

本书讲述探地雷达双曲波的提取与可视化，主要内容包括基于贝叶斯非负矩阵分解的杂波抑制、基于多标签层次聚类的探地雷达双曲波提取、基于随机森林和多标签层次聚类的双曲波提取、基于原型网络的GPR双曲波ROI提取、基于峰点相似性拟合的GPR双曲波提取与可视化和一种GPR数据双曲波可视化挖掘方法。
本书可供高等院校相关专业高年级本科生和研究生学习使用，也可作为从事数字图像处理研究和开发工作的技术人员的参考书。

原达，教授，硕士研究生导师。山东省有突出贡献的中青年专家、烟台市有突出贡献的中青年专家。现任山东高校智能信息处理重点实验室主任。主要研究方向为探地大数据智能分析和可视化。主持国家自然科学基金项目3项、省部级项目5项。获山东省科技进步奖二等奖1项、发表学术论文40余篇、获授权发明专利7项，其中专利成果转让1项，国际发明专利1项，软件著作权2项。

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