[发明专利]基于EEMD和排列熵的探地雷达B扫描图像的降噪方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于EEMD和排列熵的探地雷达B扫描图像的降噪方法及系统，首先获取探地雷达二维B扫描图像信号，然后对获取的每一道B扫描图像信号均进行去噪，以获取该道B扫描图像信号抑制噪声后的信号，最后对各道去噪后的信号进行重新组合，得到抑制噪声后的二维B扫描图像信号；其中，对于任意一道B扫描图像信号进行去噪的方法包括：对于该道B扫描图像信号进行EEMD分解，得到从高频到低频排列的K个IMF分量，计算各IMF分量的排列熵值，选取排列熵值不大于预设值的IMF分量来重构，得到去噪后的信号。本发明解决了EMD分解中存在的信号模态混叠问题，能够有效降低噪声。

技术领域

本发明涉及属于数字信号处理领域，特别涉及到探地雷达的B扫描图像处理，具体基于EEMD和排列熵的探地雷达B扫描图像的降噪方法及系统。

背景技术

探地雷达是一种利用地下介质的不连续性来探测地下目标的有效探测方法，广泛的应用于地质、资源、环境、工程和军事等领域。在实际探测过程中，由于地下介质结构复杂、物性参数差异以及杂波干扰的存在，探地雷达的回波不可避免被噪声污染，使得回波信号具有非平稳、非线性的特征。噪声污染对后续的目标检测与识别造成一定的困难，因此探地雷达的噪声抑制对于后续的数据处理尤为重要。

希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transform，HHT)是一种分析非线性、非平稳信号的新方法，适合于对探地雷达的B扫描图像进行处理。B扫描是将扫描的回波信号显示在二维平面内，横坐标代表扫描的水平位移方向，纵坐标代表扫描的深度方向。该方法处理B扫描图像时，通过经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)将信号分解为本征模态函数(Intrinsic mode function,IMF)，在处理非平稳、非线性的信号时能取得较好的效果。EMD方法虽然有不少优点，但在分解中存在模态混叠问题，导致某一个IMF分量中包含不同尺度的信号，或者相似的尺度信号存在于不同的IMF分量中，在一定程度上影响了噪声抑制效果，导致造成抑制效果差。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对上述EMD变换在处理探地雷达B扫描图像时抑制效果差的技术缺陷，提供了一种基于EEMD和排列熵的探地雷达B扫描图像的降噪方法及系统。

根据本发明的其中一方面，本发明为解决其技术问题，提供了一种基于EEMD和排列熵的探地雷达B扫描图像的降噪方法，包括以下步骤：

S1、获取探地雷达二维B扫描图像信号X∈R^M×N，其中M为道数，N为每道数据的采样点数；

S2、对获取的每一道B扫描图像信号均进行去噪，以获取该道B扫描图像信号抑制噪声后的信号；其中，对于任意一道B扫描图像信号进行去噪的方法包括：

S21、对于该道B扫描图像信号{x(t),t＝1,2,…,N}进行EEMD分解，得到从高频到低频排列的K个IMF分量c₁(t)、c₂(t)、…、c_K(t)；

S22、计算步骤S21中各IMF分量的排列熵值；

S23、选取排列熵值不大于预设值的IMF分量进行重构，得到去噪后的信号x′(t)，x′(t)为排列熵值不大于预设值的IMF分量之和；

S3、对各道去噪后的信号进行重新组合，得到抑制噪声后的二维B扫描图像信号X'∈R^M×N。

进一步的，在本发明的降噪方法的S21的具体步骤如下：

S211、向x(t)中分别加入预设的T个噪声信号，得到T个含噪信号，其中

x_i(t)＝x(t)+n_i(t)，