-
题名基于稀疏增强重加权与掩码块张量的红外弱小目标检测
- 1
-
-
作者
孙尚琦
张宝华
李永翔
吕晓琪
谷宇
李建军
-
机构
内蒙古科技大学信息工程学院
内蒙古农业大学能源与交通工程学院
内蒙古工业大学信息工程学院
-
出处
《红外技术》
CSCD
北大核心
2024年第3期305-313,共9页
-
基金
国家自然科学基金项目(61841204,61962046,62001255,62066036,62262048)
内蒙古杰青培育项目(2018JQ02)
+4 种基金
内蒙古科技计划项目(2020GG0315,2021GG0082)
中央引导地方科技发展资金项目(2021ZY0004)
内蒙古草原英才,内蒙古自治区自然科学基金(2022MS06017,2018MS06018,2019MS06003)
教育部“春晖计划”合作科研项目(教外司留1383号)
内蒙古自治区高等学校科学技术研究项目(NJZY145)资助。
-
文摘
高度异构的复杂背景破坏了场景的低秩性,现有算法难以利用低秩稀疏恢复方法从背景中分离出小目标。为了解决上述问题,本文将小目标检测问题转化为张量模型的凸优化函数求解问题,提出基于稀疏增强重加权与掩码块张量的检测模型。首先,将掩码块图像以堆叠方式扩展至张量空间,并构建掩码块张量模型以筛选候选目标。在此基础上,利用结构张量构建稀疏增强重加权模型以抑制背景杂波,克服凸优化函数求解过程中设定加权参数的缺陷。实验表明本文检测算法在背景抑制因子及信杂比增益两方面都优于新近代表性算法,证明该算法的有效性。
-
关键词
小目标检测
低秩稀疏恢复
掩码块张量
稀疏增强重加权
-
Keywords
dim target detection
low rank sparse recovery
mask patch-tensor
sparse enhanced reweighting
-
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN215
[电子电信—物理电子学]
-
-
题名基于背景先验与低秩恢复的显著性目标检测方法
被引量:3
- 2
-
-
作者
申扬
李巍
刚毅凝
赵睿
郝跃冬
王超
-
机构
国网辽宁省电力有限公司
南瑞集团有限公司(国网电力科学研究院有限公司)
南京航空航天大学计算机科学与技术学院
-
出处
《计算机与现代化》
2019年第1期33-39,共7页
-
基金
国家电网公司总部科技项目(SGLNXT00DKJS1700166)
-
文摘
显著性检测是指计算机通过算法自动识别出图像中的显著性目标,广泛应用于目标识别、图像检索与图像分类等领域。针对现有基于稀疏与低秩矩阵恢复的显著性检测模型中低秩转换矩阵的获取、前景稀疏矩阵的处理以及超像素块之间的关系,需对现有的稀疏与低秩矩阵恢复模型进行优化,使之更好地适用于图像的显著性检测。首先,根据背景的对比度和连通度原则获取图像低秩的背景字典,采用3种尺度分割图像的多个特征矩阵获得图像的前景稀疏矩阵;其次,通过计算邻居像素点之间的影响因子矩阵与置信度矩阵对显著图的结果进行结构约束,并且采用稀疏与低秩矩阵恢复模型对图像进行显著性检测;最后,利用K-means聚类算法的传播机制优化得到的显著图。在公开数据集上进行实验验证,结果证明本文方法能够准确有效地检测出显著性目标。
-
关键词
显著性检测
稀疏低秩恢复
超像素
-
Keywords
saliency detection
sparse low-rank matrix recover
superpixel
-
分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-