快速图像调和稀疏分解模型及其应用

• 作者: 郑成勇
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分解 增广拉格朗日乘子 交替方向法 红外目标检测 图像修复
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 546-553
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5124字
• 语种: 中文

摘要

首先提出一种图像调和稀疏分解(HSID)模型，用于将一幅图像分解为调和分量和稀疏分量。然后提出基于增广拉格朗日交替方向法(ALADM)的 HSID 求解算法(HSID ALADM)，算法每次迭代的主要计算量为阵的快速傅氏变换，因此 HSID ALADM 快速高效。将 HSID ALADM 用于红外图像分解，所得的调和分量可视为图像背景，而其稀疏分量可视为图像中的目标分量，通过搜索稀疏分量中的局部能量极值，可检测出红外图像中的小目标。 HSID ALADM 亦可直接用于图像补全与修复。实际的红外图像目标检测及图像补全与修复实验表明 HSID ALADM 性能良好。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑成勇	五邑大学数学与计算科学学院	16	130	4.0	11.0