基于自适应目标图像恢复的红外弱小目标检测

• 作者: 熊斌 王敏 黄心汉
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 红外图像 小目标检测 稀疏特征 图像复杂度 低秩稀疏表示 鲁棒主成分分析
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 页码范围: 25-30
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.13245/j.hust.171005

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王敏	华中科技大学自动化学院	297	3374	28.0	48.0
2	黄心汉	华中科技大学自动化学院	151	2823	27.0	48.0
3	熊斌	华中科技大学自动化学院	39	159	7.0	10.0