基于希尔伯特-黄变换GRNN的孤岛检测算法

基于希尔伯特-黄变换GRNN的孤岛检测算法

在本文中，我们将介绍一种基于希尔伯特-黄变换（HHT）和广义回归神经网络（GRNN）的孤岛检测算法，并提供相应的 MATLAB 源代码。

孤岛检测是图像处理中的一个重要任务，它用于检测图像中孤立的目标或物体，这些目标通常与周围的背景有明显的差异。孤岛检测在许多应用中都有广泛的应用，包括目标跟踪、遥感图像分析和医学图像处理等。

以下是基于希尔伯特-黄变换和广义回归神经网络的孤岛检测算法的步骤：

1. 数据预处理：将输入的图像转换为灰度图像，并进行必要的预处理步骤，例如平滑处理和图像增强。

2. 希尔伯特-黄变换（HHT）：HHT 是一种信号分析方法，它将原始信号分解为一组固有模式函数（IMF）。在图像处理中，我们可以将图像看作二维信号，并应用 HHT 将其分解为一组 IMFs。

3. 特征提取：从 HHT 的结果中提取特征，以描述图像中的孤岛。常用的特征包括面积、周长、形状因子等。

4. GRNN 建模：使用提取的特征作为输入，训练 GRNN 模型来学习孤岛和非孤岛之间的模式。GRNN 是一种基于概率的神经网络，具有良好的模式分类和预测能力。

5. 孤岛检测：使用训练好的 GRNN 模型对未知图像进行分类，判断图像中的目标是否为孤岛。

下面是使用 MATLAB 实现的基于希尔伯特-黄变换和广义回归神经网络的孤岛检测算法的示例代码：

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