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摘要
提出一种基于岭回归协助稀疏表示的红外小目标检测方法。该方法分别采用二维高斯模型和正态分布随机矩阵生成红外小目标样本和背景样本,继而建立超完备字典。红外小目标检测包括两个阶段,在第一阶段利用岭回归表示快速计算所有测试样本的岭回归重建误差;在第二阶段,根据岭回归重建误差自适应选择候选目标,并计算其稀疏表示重建误差实现目标检测。对提出的方法进行了实验验证,结果表明:提出的方法具有较快的速度和较强的鲁棒性。
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提出一种基于岭回归协助稀疏表示的红外小目标检测方法。该方法分别采用二维高斯模型和正态分布随机矩阵生成红外小目标样本和背景样本,继而建立超完备字典。红外小目标检测包括两个阶段,在第一阶段利用岭回归表示快速计算所有测试样本的岭回归重建误差;在第二阶段,根据岭回归重建误差自适应选择候选目标,并计算其稀疏表示重建误差实现目标检测。对提出的方法进行了实验验证,结果表明:提出的方法具有较快的速度和较强的鲁棒性。
