基于图像稀疏表示的红外小目标检测算法

基于超完备字典的图像稀疏表示是一种新的图像表示理论,利用超完备字典的冗余性可以有效地捕捉图像的各种结构特征,从而实现图像的有效表示.针对红外小目标检测问题,提出了一种基于图像稀疏表示的检测方法,该方法采用二维高斯模型生成样本图像,继而构造超完备目标字典,然后依次提取测试图像的图像子块并计算其在超完备字典中的表示系数,背景和目标的表示系数有着显著的差异,最后通过一个量化指标来判别该子图像块是否含有小目标,实验结果证实了所提方法的有效性....

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Published inHong wai yu hao mi bo xue bao Vol. 30; no. 2; pp. 156 - 161
Main Author 赵佳佳 唐峥远 杨杰 刘尔琦 周越
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 上海交通大学,图像处理与模式识别研究所,上海,200240%中国航天科工集团公司第三研究院,北京,100074 2011
Subjects
图像稀疏表示
目标检测
红外小目标
图像稀疏表示
红外小目标
目标检测
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Summary:基于超完备字典的图像稀疏表示是一种新的图像表示理论,利用超完备字典的冗余性可以有效地捕捉图像的各种结构特征,从而实现图像的有效表示.针对红外小目标检测问题,提出了一种基于图像稀疏表示的检测方法,该方法采用二维高斯模型生成样本图像,继而构造超完备目标字典,然后依次提取测试图像的图像子块并计算其在超完备字典中的表示系数,背景和目标的表示系数有着显著的差异,最后通过一个量化指标来判别该子图像块是否含有小目标,实验结果证实了所提方法的有效性.
Bibliography:image sparse representation; infrared small target; object detection
image sparse representation
infrared small target
object detection
31-1577/TN
TP391.4
ISSN:1001-9014