基于CEEMD排列熵的探地雷达图像去噪方法研究

《基于CEEMD排列熵的探地雷达图像去噪方法研究》是一篇探讨如何利用CEEMD（互补集合经验模态分解）和排列熵技术对探地雷达图像进行去噪的学术论文。该论文针对探地雷达图像中常见的噪声问题，提出了一种新的去噪方法，旨在提高图像的质量和可读性，从而更好地服务于地质勘探、工程检测等实际应用。

探地雷达（GPR）作为一种非破坏性的探测技术，在地下结构探测、道路病害检测等领域具有广泛应用。然而，由于环境因素和设备限制，探地雷达图像往往受到多种噪声的干扰，如高斯噪声、脉冲噪声以及多路径效应等。这些噪声不仅降低了图像的信噪比，还可能掩盖目标信息，影响后续的分析与识别。

传统的去噪方法主要包括滤波算法、小波变换等，但这些方法在处理非平稳、非线性信号时存在一定的局限性。因此，本文引入了CEEMD和排列熵相结合的方法，以期更有效地去除噪声并保留图像的重要特征。

CEEMD是一种改进的EEMD（集合经验模态分解）方法，通过引入互补信号来减少模态混叠现象，提高了分解结果的稳定性。而排列熵则是一种用于衡量时间序列复杂度的指标，能够有效反映信号的随机性和规律性。将两者结合，可以实现对探地雷达图像的自适应去噪。

论文首先介绍了CEEMD的基本原理及其在信号处理中的应用，随后详细描述了排列熵的计算过程，并提出了将二者结合的具体算法流程。通过实验验证，该方法在多个标准数据集上表现出良好的去噪效果，相比传统方法具有更高的信噪比和更优的图像质量。

此外，论文还对不同类型的噪声进行了对比分析，验证了所提方法在处理多种噪声时的鲁棒性。实验结果表明，基于CEEMD排列熵的去噪方法不仅能够有效抑制噪声，还能较好地保留图像的边缘和细节信息，为后续的目标识别和数据分析提供了可靠的基础。

在实际应用方面，该方法具有广泛的适用性，尤其适用于复杂地质环境下探地雷达图像的处理。通过对图像的高质量去噪，可以显著提升探测精度和效率，降低误判率，为工程实践提供有力支持。

综上所述，《基于CEEMD排列熵的探地雷达图像去噪方法研究》是一篇具有理论深度和实际价值的研究论文。它不仅丰富了探地雷达图像处理的技术手段，也为相关领域的进一步发展提供了新的思路和方法支持。