基于希尔伯特-黄变换的空间碎片高光谱序列探测方法

摘要

基于希尔伯特-黄变换的空间碎片高光谱序列探测方法，属于图像处理领域，本发明为解决采用传统的危险空间碎片探测方法时，必须依赖有关空间碎片图像的样本信息，算法适应性差的问题，本发明方法包括：一、连续T次采样疑似目标中心位置的高光谱曲线，并将获取的T段高光谱曲线处理合成为待处理曲线；二、一维经验模态分解，获取两个本征模态函数分量；三、对二阶IMF分量进行希尔伯特变换，得到其幅值和瞬时频率；四、保留幅值高于均值一半的部分，保留瞬时频率高于均值的部分，并分割形成特征波段集合；五、循环搜索特征波段集合，判断目标是否旋转，如旋转，则确定疑似目标为空间碎片，如不旋转，则确定疑似目标不是空间碎片。

主权项

基于希尔伯特 黄变换的空间碎片高光谱序列探测方法，其特征在于，它包括如下步骤：步骤一、连续T次采样疑似目标中心位置的高光谱曲线，并将获取的T段高光谱曲线处理合成为待处理曲线；步骤二、对步骤一获取的待处理曲线数据进行一维经验模态分解，获取两个本征模态函数分量和残差，两个本征模态函数分量为一阶IMF分量和二阶IMF分量；步骤三、对所述二阶IMF分量进行希尔伯特变换，得到二阶IMF分量的幅值和瞬时频率；步骤四、保留同时满足幅值高于均值一半和瞬时频率高于均值两个条件的二阶IMF分量，并分割形成特征波段集合；步骤五、循环搜索特征波段集合，判断目标是否旋转，进而确定疑似目标是否为空间碎片，如旋转，则确定疑似目标为空间碎片，如不旋转，则确定疑似目标不是空间碎片。