基于自适应目标图像恢复的红外弱小目标检测

发布时间：2019-03-04 18:56

【摘要】：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.
[Abstract]:An adaptive parameter target image restoration algorithm is proposed to detect small infrared targets. Firstly, the sparse feature of infrared image is extracted, the complexity of the image is calculated, and a fusion mechanism is designed to generate adaptive weighted parameters. Then, the original image is reorganized into an operation matrix with a low rank sparse property. The low rank matrix (background image) and sparse matrix (target image) are reduced to the robust principal component analysis (RPCA) optimization problem by using the above adaptive parameter imprecise Lagrangian multiplier method. Finally, the target image is segmented by threshold and the target is calibrated. The experimental results show that the algorithm can effectively detect small targets and has a low false detection rate.
【作者单位】： 华中科技大学自动化学院;湖北工程学院计算机与信息科学学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61370180) 湖北省教育厅科学研究计划指导性项目(B2015035)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2434539