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摘要:
鲁棒的小目标检测是红外目标搜索与跟踪的关键技术,提出一种改进的单帧红外图像小目标检测算法.该方法将原始红外图像通过预处理变换到新的红外块图像模式,在红外块图像上,将红外图像小目标检测问题转换为低秩矩阵和稀疏矩阵分离的鲁棒主成分分析(RPCA)问题.考虑到红外图像中噪声和杂波的存在,用交替方向方法求解带噪声的RPCA问题,获得稀疏目标图像,并对获得的稀疏目标图像采用简单的图像分割算法进行目标检测.对空天、海天、天云、海面4种不同场景的红外图像小目标检测,进行仿真实验,结果验证了所提出算法的有效性.
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文献信息
篇名 基于鲁棒主成分分析的红外图像小目标检测
来源期刊 兵工学报 学科 物理学
关键词 兵器科学与技术 红外图像 小目标检测 块图像模型 低秩矩阵恢复 鲁棒主成分分析
年,卷(期) 2016,(9) 所属期刊栏目 研究简报
研究方向 页码范围 1753-1760
页数 8页 分类号 O439
字数 6912字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-1093.2016.09.028
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨晓梅 中国科学院地理与资源研究所 71 1044 19.0 29.0
2 顾行发 中国科学院遥感与数字地球研究所 63 555 13.0 21.0
3 王忠美 电子科技大学自动化工程学院 3 32 3.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
兵器科学与技术
红外图像
小目标检测
块图像模型
低秩矩阵恢复
鲁棒主成分分析
研究起点
研究来源
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期刊影响力
兵工学报
月刊
1000-1093
11-2176/TJ
大16开
北京2431信箱
82-144
1979
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