[发明专利]基于混合高斯稀疏表示的红外小目标检测方法无效
申请号: | 201310403862.4 | 申请日: | 2013-09-06 |
公开(公告)号: | CN103440502A | 公开(公告)日: | 2013-12-11 |
发明(设计)人: | 李正周;陈静;王会改;侯静;沈美容;黄扬帆;刘书君 | 申请(专利权)人: | 重庆大学 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 400044 重庆市沙坪*** | 国省代码: | 重庆;85 |
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摘要: | 本发明提出了一种基于混合高斯稀疏表示的红外小目标检测方法。包括以下步骤:采用K聚类奇异值分解法K_SVD自适应构建图像的超完备形态字典;基于目标信号常服从高斯分布的特点,采用高斯超完备字典将自适应超完备形态字典的原子分为表示目标形态的目标原子和表示背景噪声成分的背景原子,形成具有目标形态字典和背景形态字典的自适应混合高斯超完备字典;将原图像块在混合高斯超完备字典中进行稀疏表示,提取图像信号的稀疏表示系数;当稀疏表示系数的稀疏度大于阈值则图像块含有目标,否则为背景。本发明能有效克服高斯稀疏字典难以适应非高斯分布的目标形态和难以从高斯原子稀疏表示系数区分是否含有目标的缺陷,提高了小弱目标的检测性能。 | ||
搜索关键词: | 基于 混合 稀疏 表示 红外 目标 检测 方法 | ||
【主权项】:
一种基于混合高斯稀疏表示的红外小目标检测方法,其特征在于,所述探测方法包括步骤:1)基于目标信号常服从高斯分布的特点,构建高斯超完备字典;2)采用K聚类奇异值分解法K_SVD构建图像的自适应超完备形态字典;3)采用高斯超完备字典将自适应超完备形态字典的原子分为表示目标形态的目标原子和表示背景噪声成分的背景原子,进而形成目标形态字典和背景形态字典,即混合高斯稀疏超完备字典;4)将原图像块在混合高斯稀疏超完备字典进行稀疏分解或稀疏表示,提取图像信号在混合高斯稀疏超完备字典的稀疏表示系数;5)采用稀疏度度量图像块在目标形态字典分解的稀疏程度,将稀疏度进行阈值处理,大于阈值则图像块含有目标,否则为背景。
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