一种低秩稀疏矩阵分解联合目标轨迹区域提取的ViSAR-GMTI方法

视频合成孔径雷达(ViSAR)中,由于观测角度的不同会引起物体后向散射系数变化从而产生动态背景,不利于复杂场景下的运动目标检测,故提出一种基于低秩稀疏矩阵分解和目标运动轨迹区域提取的ViSAR运动目标检测方法。首先,考虑目标的空间连续性以及复杂场景下的诸多干扰因素,对常规RPCA模型做出改进,引入结构稀疏范数和动态背景鲁棒项以完善分解模型,提升分解效果。然后,改进局部自适应阈值设定,使用复合聚类分割方式提取运动轨迹区域,进一步消除干扰,并在分解所得前景图像的轨迹区域上进行均值背景建模完成运动目标检测。最后,基于齐鲁一号的聚束数据进行实验,结果证明所提方法的有效性,并通过对比实验验证该方法的检测性能。