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公开(公告)号：CN109325446B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN201811097652.6
申请日：2018-09-19
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于加权截断核范数的红外弱小目标检测方法，方法步骤为：获取原始红外图像D，并构建红外块图像在构建的红外块图像的基础上，结合加权的截断核范数和加权的l1范数，构建目标函数，求解目标函数得到最优的低秩矩阵和稀疏矩阵，分别对应为背景块图像和目标块图像根据得到的背景块图像和目标块图像重构背景图像B和目标图像T；对得到的目标图像T进行自适应阈值分割，确定目标的位置，输出检测结果。本发明将红外弱小目标检测问题转化为目标函数求解问题，自适应分离出目标和背景，首次将加权的截断核范数应用到红外弱小目标检测问题中，通过不同的权重约束截断核范数的值，可以高效、准确地检测到弱小目标。
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公开(公告)号：CN109584303A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811465214.0
申请日：2018-12-03
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Lp范数和核范数的红外弱小目标检测方法，属于红外图像处理及目标检测领域，首先输入待处理的红外图像，采用滑动窗遍历红外图像，将红外图像转换为红外块图像；再利用Lp范数和核范数构建目标函数，利用ADMM方法构造拉格朗日函数；然后将红外块图像输入目标函数后，结合ADMM方法，求解得出背景块图像和目标块图像；最后，将目标块图像重构为目标图像，再对目标图像进行阈值分割，获取最终检测结果，本发明解决了现有红外弱小目标检测方法由于边缘、强噪声和虚警源等因素的干扰，导致检测准确率低，算法鲁棒性差的问题。
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公开(公告)号：CN111027496B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN201911296343.6
申请日：2019-12-16
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于空时联合局部对比度的红外弱小目标检测方法，涉及红外图像处理及弱小目标检测领域；其包括S1：构建3×3大小的滑动窗口，遍历原始序列图像的第k帧图像，通过空域滤波得到第k帧图像的空域局部对比度响应图；S2：计算连续帧图像的方差值St，再结合相邻三帧图像的方差值图像，通过时域滤波得到第k帧图像的时域局部对比度响应图；S3：分别将时域检测结果与空域检测结果作归一化处理，并采用乘性融合方式将二者结合，得到第k帧图像的空时联合局部对比度响应。本发明充分利用空间信息与时间信息，解决现有方法导致的红外弱小目标检测精度低，场景鲁棒性等问题，提高在复杂背景下的红外弱小目标检测中的检测性能、低虚警率、提高算法的鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110135344A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910405347.7
申请日：2019-05-16
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明涉及基于加权固定秩表示的红外弱小目标检测方法，包括步骤：1：输入待处理红外图像；2：通过滑动窗遍历红外图像后构建红外块图像；3：通过交叠组稀疏计算权重系数并构造块图像；4：通过固定秩表示方法和加权L1范数构建目标函数，使用自表示方法将所述的红外块图像作为完备字典输入目标函数后，利用ADMM算法构造拉格朗日函数并求解字典矩阵和目标块图像；5：将所述目标块图像重构为目标图像；6：对所述的目标图像阈值分割，获取检测结果。测试表明，本发明对红外小目标具有良好的检测效果，极大程度地降低了虚警率、明显的提高了算法的鲁棒性，使算法的收敛速度得到了大幅提升、运行时间大幅度降低。
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公开(公告)号：CN109584303B
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN201811465214.0
申请日：2018-12-03
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Lp范数和核范数的红外弱小目标检测方法，属于红外图像处理及目标检测领域，首先输入待处理的红外图像，采用滑动窗遍历红外图像，将红外图像转换为红外块图像；再利用Lp范数和核范数构建目标函数，利用ADMM方法构造拉格朗日函数；然后将红外块图像输入目标函数后，结合ADMM方法，求解得出背景块图像和目标块图像；最后，将目标块图像重构为目标图像，再对目标图像进行阈值分割，获取最终检测结果，本发明解决了现有红外弱小目标检测方法由于边缘、强噪声和虚警源等因素的干扰，导致检测准确率低，算法鲁棒性差的问题。
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公开(公告)号：CN110135344B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN201910405347.7
申请日：2019-05-16
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明涉及基于加权固定秩表示的红外弱小目标检测方法，包括步骤：1：输入待处理红外图像；2：通过滑动窗遍历红外图像后构建红外块图像；3：通过交叠组稀疏计算权重系数并构造块图像；4：通过固定秩表示方法和加权L1范数构建目标函数，使用自表示方法将所述的红外块图像作为完备字典输入目标函数后，利用ADMM算法构造拉格朗日函数并求解字典矩阵和目标块图像；5：将所述目标块图像重构为目标图像；6：对所述的目标图像阈值分割，获取检测结果。测试表明，本发明对红外小目标具有良好的检测效果，极大程度地降低了虚警率、明显的提高了算法的鲁棒性，使算法的收敛速度得到了大幅提升、运行时间大幅度降低。
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公开(公告)号：CN111027496A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911296343.6
申请日：2019-12-16
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于空时联合局部对比度的红外弱小目标检测方法，涉及红外图像处理及弱小目标检测领域；其包括S1：构建3×3大小的滑动窗口，遍历原始序列图像的第k帧图像，通过空域滤波得到第k帧图像的空域局部对比度响应图；S2：计算连续帧图像的方差值St，再结合相邻三帧图像的方差值图像，通过时域滤波得到第k帧图像的时域局部对比度响应图；S3：分别将时域检测结果与空域检测结果作归一化处理，并采用乘性融合方式将二者结合，得到第k帧图像的空时联合局部对比度响应。本发明充分利用空间信息与时间信息，解决现有方法导致的红外弱小目标检测精度低，场景鲁棒性等问题，提高在复杂背景下的红外弱小目标检测中的检测性能、低虚警率、提高算法的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN109325446A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201811097652.6
申请日：2018-09-19
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于加权截断核范数的红外弱小目标检测方法，方法步骤为：获取原始红外图像D，并构建红外块图像 在构建的红外块图像 的基础上，结合加权的截断核范数和加权的l1范数，构建目标函数，求解目标函数得到最优的低秩矩阵和稀疏矩阵，分别对应为背景块图像和目标块图像 根据得到的背景块图像和目标块图像重构背景图像B和目标图像T；对得到的目标图像T进行自适应阈值分割，确定目标的位置，输出检测结果。本发明将红外弱小目标检测问题转化为目标函数求解问题，自适应分离出目标和背景，首次将加权的截断核范数应用到红外弱小目标检测问题中，通过不同的权重约束截断核范数的值，可以高效、准确地检测到弱小目标。
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