基于加权核范数最小化的红外弱小目标检测

发布时间：2018-11-18 22:09

【摘要】：提出一种基于加权核范数最小化的红外弱小目标检测方法.该方法将原始红外图像转化为新的红外块图像模式,在红外块图像上,以鲁棒主成分分析(RPCA)为基础,将图像数据矩阵分解为一个低秩矩阵和一个稀疏矩阵;针对RPCA模型对复杂背景描述能力弱的不足,引入了加权核范数来更好地描述背景的低秩特性,并给出了相应的优化求解算法;同时,给出了一种自适应阈值分割方法,准确地从稀疏目标图像中提取出弱小目标.基于天空、海洋、山地、沙漠4种不同场景进行红外弱小目标检测,并比较了该算法和已有算法的性能,结果表明:该算法能有效地降低复杂背景边缘产生的虚警,提高目标检测准确率.
[Abstract]:An infrared dim target detection method based on weighted kernel norm minimization is proposed. Based on the robust principal component analysis (RPCA), the image data matrix is decomposed into a low rank matrix and a sparse matrix. Aiming at the weak ability of RPCA model to describe complex background, the weighted kernel norm is introduced to better describe the low rank characteristic of background, and the corresponding optimization algorithm is given. At the same time, an adaptive threshold segmentation method is proposed to accurately extract small and weak targets from sparse target images. Infrared dim target detection is carried out based on four different scenarios of sky, ocean, mountain and desert. The performance of this algorithm and the existing algorithms are compared. The results show that the algorithm can effectively reduce the false alarm generated by the edge of complex background. Improve the accuracy of target detection.
【作者单位】： 南京理工大学计算机科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61403202) 中国博士后科学基金面上资助项目(2014M561654)
【分类号】：TP391.41

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 王晓文;赵宗贵;庞秀梅;陈彬;汤磊;;基于频谱分析和图像融合的红外弱小目标增强[J];中国电子科学研究院学报;2013年03期

2 高陈强;阎兵早;李强;;基于非线性映射模型的红外弱小目标图像仿真[J];红外与激光工程;2013年11期

3 范璐;顾国华;陈钱;钱惟贤;;复杂背景下的红外弱小目标阈值更新恒虚警算法[J];红外技术;2011年10期

4 张强;蔡敬菊;张启衡;赵汝进;;基于局部极大值的红外弱小目标分割方法[J];红外技术;2011年01期

5 李晓琼;史彩成;毛二可;;云背景红外弱小目标结构相似检测算法[J];系统仿真学报;2008年S1期

6 薛松;韩广良;;基于局部峰值的红外弱小目标快速检测[J];光子学报;2013年02期

7 靳永亮;王延杰;刘艳滢;黄继鹏;;红外弱小目标的分割预检测[J];光学精密工程;2012年01期

8 赵峰;;复杂背景中红外弱小目标检测技术研究[J];上海航天;2012年01期

9 徐寒;夏森;徐健健;;红外弱小目标的匹配方法研究与仿真[J];计算机仿真;2012年02期

10 汤磊;赵丰;杨晓原;赵宗贵;;基于图像融合的红外弱小目标增强方法研究[J];计算机应用研究;2009年01期

相关会议论文 前2条

1 张煜婕;王宏飞;王秀春;;红外弱小目标及其场景仿真的改进方法[A];2007'仪表，，自动化及先进集成技术大会论文集（二）[C];2007年

2 刘威;何波;张刚;张翠荣;张晔;;红外弱小目标图像检测预处理方法对比研究[A];2008中国仪器仪表与测控技术进展大会论文集（Ⅰ）[C];2008年

相关博士学位论文 前2条

1 张双垒;空间红外弱小目标高可靠检测方法研究[D];中国科学院研究生院(上海技术物理研究所);2015年

2 汲清波;红外序列图像中弱小目标检测方法研究[D];哈尔滨工程大学;2008年

相关硕士学位论文 前10条

1 孟晔铭;成像探测系统中的红外弱小目标跟踪点漂移抑制方法研究[D];电子科技大学;2015年

2 于海涛;基于DM642的红外弱小目标实时跟踪及云台控制系统[D];西安电子科技大学;2014年

3 钟露;复杂背景下红外弱小目标的正演模拟与仿真技术研究[D];电子科技大学;2016年

4 谢林利;复杂背景下红外弱小目标检测[D];华中科技大学;2014年

5 阎兵早;复杂背景下红外弱小目标图像仿真技术研究[D];重庆邮电大学;2013年

6 曾雅琼;复杂背景下的红外弱小目标的检测[D];南京理工大学;2012年

7 刘洋;红外弱小目标图像预处理算法设计与实现[D];哈尔滨工程大学;2008年

8 龙波;天空背景下红外弱小目标的检测与跟踪算法研究[D];电子科技大学;2010年

9 张毅;红外弱小目标图像增强与目标匹配[D];电子科技大学;2010年

10 赵耀;红外弱小目标检测算法研究[D];浙江大学;2015年

本文编号：2341412