联合行稀疏与l1/2-范数稀疏表示的红外小目标检测算法

作者：孙大为; 荣长军; 信东; 高明; 邱瑞学; 杨东方^*

来源：中国惯性技术学报, 2019, 27(03): 406-414.

DOI：10.13695/j.cnki.12-1222/o3.2019.03.019

• 小目标检测
• 稀疏表示
• 目标检测
• 红外图像
• 低秩表示

针对红外图像的小目标检测问题,提出了一种联合行稀疏与l1/2-范数稀疏表示的小目标检测算法。首先采用滑动窗口对原始红外图像进行分块,构建分块图像矩阵;然后,根据稀疏与低秩表示理论建立行稀疏与l1/2-范数稀疏表示的模型,并利用交替方向乘子算法求解得到稀疏矩阵和低秩矩阵;最后,通过图像重构,得到小目标的图像,并采用阈值分割的方法确定小目标的真实位置。实验结果表明,算法可以实现对不同背景红外图像中的小目标准确检测,与红外块图像建模算法相比,检测后的图像信杂比接近的情况下,检测速度提升了约1倍。