[发明专利]一种基于深度稀疏低秩神经网络的红外弱小目标检测方法在审
| 申请号： | 202211213534.3 | 申请日： | 2022-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN115510660A | 公开（公告）日： | 2022-12-23 |
| 发明（设计）人： | 胡悦;周鑫宇;张晔 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06V10/774;G06V10/28;G06N3/04;G06N3/08;G06F111/04 |
| 代理公司： | 黑龙江立超同创知识产权代理有限责任公司 23217 | 代理人： | 杨立超 |
| 地址： | 150001 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 一种基于深度稀疏低秩神经网络的红外弱小目标检测方法，属于遥感数字图像处理中的红外数据处理领域。由于红外弱小目标的体积小、亮度低，使得其难以从图像中被检测到，因此，本发明的提出为了提高红外弱小目标检测算法在小目标检测方面的性能，解决其在杂波背景下的目标检测结果不准确的问题。具体包括：利用滑动窗将原始红外图像分割为一系列的红外图像块；建立基于目标稀疏表示和背景低秩约束的目标检测模型；输入红外图像块，利用交替方向乘子法求解目标检测模型的各个变量；并将所提出的模型展开成卷积神经网络，不断更新模型中相关的参数；重构得到的红外图像块中的目标检测结果；输出红外图像的目标检测结果。本发明在不同背景环境下对具有不同属性的红外目标均能够取得较好的检测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 稀疏 神经网络 红外 弱小 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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