[发明专利]红外场景下基于随机取样和稀疏矩阵恢复的小目标检测方法

摘要

本发明提出一种红外场景下基于随机取样和稀疏矩阵恢复的小目标检测方法。对单帧红外图像中每个像素位置进行随机取样，获取具有随机特性的红外图像；对随机取样后的红外图像进行补丁变换，将随机取样后的红外图像分割为多个没有重叠区域的小幅图像，并进行一维向量化处理，获得补丁变换后的二维矩阵；对补丁变换后的二维矩阵进行主成分分析，获得稀疏矩阵和低秩矩阵；对步骤稀疏矩阵采用补丁逆变换的方法进行图像恢复，分别获得对应的红外小目标图像和红外图像背景；使用低秩矩阵确定红外小目标检测中的分割阈值，根据所述分割阈值对红外小目标图像进行图像分割，检测出红外小目标。本发明方法简单、运算时间短。

主权项

1.红外场景下基于随机取样和稀疏矩阵恢复的小目标检测方法，其特征在于，步骤如下：对单帧红外图像中每个像素位置进行随机取样，获取具有随机特性的红外图像；对随机取样后的红外图像进行补丁变换，将随机取样后的红外图像分割为多个没有重叠区域的小幅图像，并进行一维向量化处理，获得补丁变换后的二维矩阵；对补丁变换后的二维矩阵进行主成分分析，获得稀疏矩阵和低秩矩阵；对稀疏矩阵采用补丁逆变换的方法进行图像恢复，分别获得对应的红外小目标图像和红外图像背景；使用低秩矩阵确定红外小目标检测中的分割阈值，根据所述分割阈值对红外小目标图像进行图像分割，检测出红外小目标；对补丁变换后的二维矩阵进行主成分分析获得稀疏矩阵和低秩矩阵时，使用公式(1)所示目标函数F迭代求解出低秩矩阵和稀疏矩阵，公式(1)中，Y₁，Y₂表示拉格朗日乘数，tr[Y₁^T(I_p‑I_pZ‑S)]和分别表示矩阵Y₁^T(I_p‑I_pZ‑S)和矩阵的迹，μ＞0表示罚参数，S为稀疏矩阵，L为低秩矩阵，J为过渡变量且J＝Z，Z为参数矩阵，I_P为补丁变换后的二维矩阵且L＝I_pZ，λ表示权重参数，||·||_*表示核范数，||S||₁表示稀疏矩阵S的1范数，表示Frobenius范数的平方，T表示对相应矩阵取转置操作。