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公开(公告)号：CN109858483B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN201910056298.0
申请日：2019-01-22
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/764 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于共生滤波形态学和局部熵的小目标检测方法，该方法包括如下步骤：步骤1：提取原图像共生矩阵；步骤2：图像进行共生滤波形态学腐蚀，使用带局部熵的自适应结构元素进行取最小值操作；步骤3：提取腐蚀后图像共生矩阵；步骤4：对腐蚀后图像进行共生滤波形态学膨胀，使用带局部熵的自适应结构元素进行取最大值操作；步骤5：将原图像矩阵减去膨胀之后的图像，得到原图像Top‑Hat变换后的滤波图像；步骤6：将滤波灰度图像转换为双精度，提升显示效果，显示目标图像。本发明解决了现有方法中目标突出效果不明显，以及对噪声敏感的问题。
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公开(公告)号：CN110443209A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910729259.2
申请日：2019-08-08
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于矩阵恢复的红外小目标检测方法，将红外小目标检测作为低秩和稀疏矩阵的恢复优化问题，采用截断核范数代替传统的核范数，只对矩阵的秩以外的数据约束最小化，避免了所有奇异值被同时最小化而不能很好地近似秩的缺点；在优化稀疏矩阵恢复问题上采用lq-norm代替传统的l1-norm，避免了因稀疏约束松弛而导致结果偏离实际的问题；本发明采用交替方向乘数(ADMM)给出了一种详细的算法来解决这种具有两个非平滑分量的非凸问题，通过选取信号杂波比增益和背景抑制因子两种指标，对4种不同模型进行对比实验，可以得出本发明提出的方法具有更高的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN109858483A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910056298.0
申请日：2019-01-22
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于共生滤波形态学和局部熵的小目标检测方法，该方法包括如下步骤：步骤1：提取原图像共生矩阵；步骤2：图像进行共生滤波形态学腐蚀，使用带局部熵的自适应结构元素进行取最小值操作；步骤3：提取腐蚀后图像共生矩阵；步骤4：对腐蚀后图像进行共生滤波形态学膨胀，使用带局部熵的自适应结构元素进行取最大值操作；步骤5：将原图像矩阵减去膨胀之后的图像，得到原图像Top-Hat变换后的滤波图像；步骤6：将滤波灰度图像转换为双精度，提升显示效果，显示目标图像。本发明解决了现有方法中目标突出效果不明显，以及对噪声敏感的问题。
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公开(公告)号：CN110443209B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN201910729259.2
申请日：2019-08-08
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于矩阵恢复的红外小目标检测方法，将红外小目标检测作为低秩和稀疏矩阵的恢复优化问题，采用截断核范数代替传统的核范数，只对矩阵的秩以外的数据约束最小化，避免了所有奇异值被同时最小化而不能很好地近似秩的缺点；在优化稀疏矩阵恢复问题上采用lq‑norm代替传统的l1‑norm，避免了因稀疏约束松弛而导致结果偏离实际的问题；本发明采用交替方向乘数(ADMM)给出了一种详细的算法来解决这种具有两个非平滑分量的非凸问题，通过选取信号杂波比增益和背景抑制因子两种指标，对4种不同模型进行对比实验，可以得出本发明提出的方法具有更高的准确性和鲁棒性。
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