基于加权核范数最小化的红外弱小目标检测

• 作者: 张丛丛 楼竞 王欢
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 自动目标识别 红外弱小目标 块图像模型 加权核范数 低秩特性
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 页码范围: 31-37
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.13245/j.hust.171006

摘要

提出一种基于加权核范数最小化的红外弱小目标检测方法.该方法将原始红外图像转化为新的红外块图像模式,在红外块图像上,以鲁棒主成分分析(RPCA)为基础,将图像数据矩阵分解为一个低秩矩阵和一个稀疏矩阵;针对RPCA模型对复杂背景描述能力弱的不足,引入了加权核范数来更好地描述背景的低秩特性,并给出了相应的优化求解算法;同时,给出了一种自适应阈值分割方法,准确地从稀疏目标图像中提取出弱小目标.基于天空、海洋、山地、沙漠4种不同场景进行红外弱小目标检测,并比较了该算法和已有算法的性能,结果表明:该算法能有效地降低复杂背景边缘产生的虚警,提高目标检测准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王欢	南京理工大学计算机科学与工程学院	30	340	11.0	18.0
2	张丛丛	南京理工大学计算机科学与工程学院	1	3	1.0	1.0
3	楼竞	南京理工大学计算机科学与工程学院	3	3	1.0	1.0