基于主成分分析的人体微多普勒图像质量评价研究

在老龄化社会背景下,借助雷达技术有效进行老年活动监控的关键,在于确保雷达微多普勒信息传递的精确性。所以提高人体运动微多普勒图像质量评价的准确性和鲁棒性至关重要。文章首先添加了不同级别的相位噪声图像及相应的主观评分数据,来扩充人体运动微多普勒图像质量评价(Human Motion Micro-Doppler Image Quality Assessment,HMMDIQA)数据库,增加数据库的多样性。并进一步提出了一套基于主成分分析子空间特征增强的算法进行人体运动微多普勒图像质量评估。在HMMDIQA数据库上的实验结果表明,相较于基础网络,所设计算法的各项评价指标都有所提升。