基于自适应目标图像恢复的红外弱小目标检测

提出一种自适应参数目标图像恢复算法,实现对红外小目标的检测.首先,提取红外图像的稀疏特征,同时计算图像的复杂度,并设计一种融合机制生成自适应加权参数;然后,将原始图像重组为具有低秩稀疏特性的运算矩阵,采用上述的自适应参数非精确拉格朗日乘子法求解鲁棒主成分分析(RPCA)最优化问题还原出低秩矩阵(背景图像)和稀疏矩阵(目标图像);最后,对目标图像进行阈值分割并标定目标.实验结果显示:该算法能有效检测出小目标,同时具有较低的误检率.     

基于背景预测的自适应弱小目标检测算法

在红外弱小目标检测中,提出了一种改进的背景预测算法,根据小目标在图像中的非参数秩描述,构建了一种非参数秩模板,该模板更好的对背景进行预测,提高了小目标在局部区域的信噪比,经过试验验证,在低信噪比的红外弱小目标图像检测中进一步提高检测率。     

基于非参数统计的综合孔径图像弱小目标检测

针对综合孔径微波辐射图像中目标和复杂背景的边缘振荡对目标检测带来的影响,提出一种基于非参数统计的弱小目标检测方法.在对综合孔径辐射图像特征进行研究的基础上,采用非参数统计中的秩统计量描述图像中目标及复杂背景边缘的过渡纹理,给出综合孔径辐射图像的非参数统计描述模型,利用目标及复杂背景边缘各方向秩相关系数不同的特征,将目标与复杂背景有效地分离,实现对复杂背景的抑制和目标检测.仿真及实验结果表明该方法能有效地对综合孔径辐射图像中的弱小目标进行检测.     

基于稀疏表示和加权核范数极小化的图像去噪（英文）

提出了一种基于稀疏表示和低秩矩阵逼近的去噪方法.首先将加权核范数极小化方法用于解决低秩矩阵逼近问题,这一步在去除噪声的同时也丢失了一部分纹理结构信息.为了弥补这个缺点,稀疏表示技术用于辅助重构清晰图像.实验结果验证该去噪方法取得了相当的去噪效果.     

基于对数行列式实现的矩阵补全算法

传统的基于低秩假设的矩阵补全模型常常对目标矩阵采用核范数的约束,由于核范数对秩函数的近似不够精确,基于核范数的低秩模型可能无法产生最优的效果。为此,采用对数行列式代替核范数,提出基于最小化矩阵对数行列式的矩阵补全模型。研究结果表明,基于最小化对数行列式实现的矩阵补全算法能够有效地恢复矩阵的低秩信息,能够有效地补全图像的缺失信息。     

红外弱小目标图像预处理及分割方法的研究

针对红外弱小目标检测,给出了一种常用的图像预处理方法。重点讲述了一种红外弱小目标图像分割方法,它是用一个回形窗口和对比度阈值进行分割图像。对天空背景下低信噪比的红外弱小目标图像序列能够有效地分割,抑制噪声干扰。描述了对图像的处理过程,将该方法与传统的图像分割方法做了比较,实验表明该算法在执行效率和检测概率上能够取得满意的结果。     

基于复杂融合特征与灰度-纹理直方图描述子的红外弱小目标检测追踪算法

为了解决当前红外目标检测追踪算法仅依靠单一图像特征对弱小目标增强,使其在背景杂波与噪声干扰严重条件下,难以剔除图像背景中的伪目标像素,导致弱小目标检测与追踪精度不高,提出了基于复杂融合特征与联合灰度-纹理直方图描述子的红外弱小目标检测与追踪算法。首先,针对红外图像不同特征的背景干扰因素,引入不同方向的腐蚀操作结构元素,设计了分类Top-Hat变换算子,充分抑制背景杂波与噪声,从而将弱小目标从复杂背景中凸显出来;随后,引入方差权重信息熵,构建复杂融合特征,对红外图像进行分割,确定候选目标区域;并基于管道滤波模式,对候选目标区域中的真实弱小目标与伪目标进行筛选,将虚假目标过滤;再考虑弱小目标的强度与纹理特征,基于LBP技术(local binary pattern),设计了灰度-纹理直方图描述子,充分描述红外弱小目标的边缘、线端与角点等鲁棒性特征,较好地保留目标的空域信息,有效剔除图像背景中的伪目标像素;最后,联合均值漂移算法,对红外弱小目标进行精确追踪。实验结果显示:与当前红外目标检测追踪技术相比,在复杂背景干扰条件下,本文算法具有更高的检测精度与更低的追踪误差。     

视频背景分离中一种新的非凸秩近似的RPCA模型

视频背景分离以及前景提取广泛应用于场景分析、目标追踪等领域。而鲁棒主成分分析(RPCA)则是实现视频背景与前景分离的重要技术之一。但是,用核范数来近似秩函数的传统RPCA模型在处理含有较大奇异值的图像时效果并不理想。为了解决这一问题,提出一种新的非凸函数来近似秩函数,对基于核范数的RPCA模型进行改进,并应用增广拉格朗日乘子法求解改进的模型。实验结果表明,与传统的RPCA及现有的一些改进模型相比,提出的基于非凸秩近似的RPCA模型计算效率更高,且图像分离效果更好。     

一种新的基于非凸秩近似的鲁棒主成分分析模型

在机器学习、数据挖掘和图像处理等研究领域,鲁棒主成分分析(RPCA)主要用于恢复一个低秩的数据矩阵。考虑到核范数作为矩阵秩函数的凸近似在处理实际数据集时存在的问题,以及矩阵秩函数的非凸近似所展现出的优势,提出了一种新的非凸近似函数。基于该非凸近似函数,提出一个改进的RPCA模型,并应用增广拉格朗日乘子法对其进行求解。最后利用视频背景分离的实际数据,通过数值实验验证了新模型的有效性。     

基于向量稀疏和矩阵低秩的压缩感知核磁共振图像重建算法

当前基于压缩感知理论的核磁共振图像重建算法大多仅利用图像数据的稀疏性或者低秩性,并没有同时利用图像的这两个性质.本文提出了一种基于向量稀疏性和矩阵低秩性的压缩感知核磁共振图像重建方法.该方法利用核磁共振图像中图像块的非局部相似性对求解优化模型的经典非线性共轭梯度算法进行改进.主要是在共轭梯度算法的迭代过程中对每一图像块寻找其相似块,由于相似块的像素组成的矩阵具有低秩性,因此利用矩阵低秩恢复算法对每一图像块进行更新.改进后的方法同时利用了图像数据的稀疏性和低秩性.实验结果表明,该方法相对于现有的具有代表性的图像重建算法相比,提升了重建图像的质量,具有较高的信噪比.