基于去雾增强和张量恢复的红外小目标检测

作者：王亚平; 周裕丰; 张宝华^*

来源：红外与激光工程, 2022, 51(04): 429-437.

• 红外小目标
• 去雾增强
• 红外块张量模型
• 张量恢复

为解决红外块张量模型中利用核范数难以找到张量秩的非凸逼近，得到的非最优解进而影响红外小目标检测，提出了一种基于去雾增强和张量恢复的红外小目标检测算法。首先，利用改进后的暗通道算法对红外图像去雾增强，提高清晰度的同时间接增强了红外图像中背景的低秩性；其次，筛选匹配的张量正面切片去构建红外块张量模型，在张量奇异值分解的框架下，将检测任务转化为张量恢复问题；最后，设计一种快速算法恢复出红外图像中的低秩成分和稀疏成分，运算简单降低算法复杂度。相较于滤波和人类视觉系统的方法，该算法在复杂背景下的误检率平均下降16.6%，在常见的高亮背景区域中检测性能良好，误检率可降低33%。实验结果表明：该算法可以适用于复杂场景，剔除潜在的虚警点。

• 单位
  内蒙古科技大学