基于改进的奇异值分解的红外弱小目标检测

发布时间：2020-06-09 14:12

【摘要】：为了克服传统的基于奇异值分解的目标检测方法存在目标强度变弱的不足之处,采用改进的奇异值分解方法用于红外弱小目标检测。根据奇异值分解的性质,对其中目标贡献最大的中序部分奇异值进行了非线性修正的改进,并将其它奇异值设置为零后通过重构图像得到背景抑制后的目标图像。结果表明,该方法不仅能够保存和增强目标能量,提高目标信号的信杂比和对比度,而且还能得到很好的背景抑制效果。

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 王蕴红,谭铁牛,朱勇;基于奇异值分解和数据融合的脸像鉴别[J];计算机学报;2000年06期

2 高仕龙;;矩阵奇异值分解的图像性质及其应用[J];乐山师范学院学报;2008年05期

3 孙静静;张宏飞;孙昌;;一种基于奇异值分解的人脸识别新方法[J];科学技术与工程;2010年25期

4 戴伟辉，，吕维雪，段云所，杨芙清;多准则优化图象重建方法的奇异值分解研究[J];计算机学报;1997年07期

5 任蕾;施朝健;冉鑫;;应用奇异值分解的海上场景显著性检测[J];计算机工程与应用;2012年23期

6 罗铁坚;程福兴;周佳;;融合奇异值分解和动态转移链的学术资源推荐模型(英文)[J];中国科学院大学学报;2014年02期

7 罗小桂;何雁;;矩阵奇异值分解在计算技术中的应用[J];计算机与现代化;2006年06期

8 何婧;冯国灿;;奇异值分解在人脸识别中的应用[J];广东教育学院学报;2006年03期

9 王萍;程余;;半奇异值算法的推导及其应用[J];计算机工程与应用;2007年17期

10 罗仁泽;冉瑞生;王汝言;;基于奇异值分解的基图像的人脸识别[J];电讯技术;2008年02期

相关会议论文 前4条

1 张霄;林鸿飞;杨志豪;;基于奇异值分解的蛋白质关系抽取[A];第五届全国信息检索学术会议论文集[C];2009年

2 林原;林鸿飞;苏绥;;一种应用奇异值分解的RankBoost排序学习方法[A];中国计算机语言学研究前沿进展（2007-2009）[C];2009年

3 金宋友;赵志文;;一种基于奇异值分解盲水印算法[A];图像图形技术与应用进展——第三届图像图形技术与应用学术会议论文集[C];2008年

4 赵卫国;翟自勇;王子君;;基于奇异值分解和神经网络的数字图像水印算法[A];Proceedings of 2010 Chinese Control and Decision Conference[C];2010年

相关硕士学位论文 前9条

1 Charles Alpha Bangura;[D];湖南大学;2011年

2 赵慧琳;奇异值分解的人脸识别算法[D];上海海运学院;2002年

3 李科;基于沙米尔和奇异值分解的小波域数字图像水印算法研究[D];南昌大学;2010年

4 贾换霞;基于奇异值分解和神经网络的人脸识别方法的研究[D];东北大学;2005年

5 孟玉婵;基于小波变换和奇异值分解的图像水印算法研究[D];电子科技大学;2011年

6 沈晓峰;基于奇异值分解的数字图像水印技术研究[D];苏州大学;2008年

7 羊牧;基于KL投影和奇异值分解相融合的人脸识别方法的研究[D];四川大学;2004年

8 申锎;DNA计算在人脸识别中的应用研究[D];电子科技大学;2008年

9 相桂芳;MFA与SVD模糊融合的人脸识别研究[D];合肥工业大学;2015年

本文编号：2704803