基于自适应目标图像恢复的红外弱小目标检测

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2024-12-10 16:05 | 查看全部 阅读模式

文档名:基于自适应目标图像恢复的红外弱小目标检测
提出一种自适应参数目标图像恢复算法,实现对红外小目标的检测.首先,提取红外图像的稀疏特征,同时计算图像的复杂度,并设计一种融合机制生成自适应加权参数;然后,将原始图像重组为具有低秩稀疏特性的运算矩阵,采用上述的自适应参数非精确拉格朗日乘子法求解鲁棒主成分分析(RPCA)最优化问题还原出低秩矩阵(背景图像)和稀疏矩阵(目标图像);最后,对目标图像进行阈值分割并标定目标.实验结果显示:该算法能有效检测出小目标,同时具有较低的误检率.
作者:熊斌 黄心汉 王敏
作者单位:华中科技大学自动化学院,湖北武汉430074;湖北工程学院计算机与信息科学学院,湖北孝感432000华中科技大学自动化学院,湖北武汉430074
母体文献:第十二届中国智能机器人大会论文集
会议名称:第十二届中国智能机器人大会  
会议时间:2017年10月1日
会议地点:哈尔滨
主办单位:中国人工智能学会
语种:chi
分类号:
关键词:红外图像  弱小目标  特征提取  自适应加权参数  图像重组
在线出版日期:2020年10月26日
基金项目:
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