以图像非局部相似性为基础,利用图像分块重组以获得低秩块图像,是将鲁棒主成分分析算法(robust principal component analysis,RPCA)应用到单帧图像红外小目标检测的基本方法。本文介绍了RPCA算法在单帧图像红外小目标检测的应用流程,...以图像非局部相似性为基础,利用图像分块重组以获得低秩块图像,是将鲁棒主成分分析算法(robust principal component analysis,RPCA)应用到单帧图像红外小目标检测的基本方法。本文介绍了RPCA算法在单帧图像红外小目标检测的应用流程,分析了不同图像背景下各种分块方法的影响。为解决复杂背景下图像分块窗口和滑动步长难以选择的问题,提出了以图像分块最小局部熵的较大值为参考的选择方法。实验结果表明,通过计算图像的分块局部熵,以最小局部熵的较大值为参考,选择RPCA算法预处理方案,能使单帧红外图像小目标检测达到更好的效果,弥补了工程人员缺少RPCA算法应用经验的不足。展开更多
文摘以图像非局部相似性为基础,利用图像分块重组以获得低秩块图像,是将鲁棒主成分分析算法(robust principal component analysis,RPCA)应用到单帧图像红外小目标检测的基本方法。本文介绍了RPCA算法在单帧图像红外小目标检测的应用流程,分析了不同图像背景下各种分块方法的影响。为解决复杂背景下图像分块窗口和滑动步长难以选择的问题,提出了以图像分块最小局部熵的较大值为参考的选择方法。实验结果表明,通过计算图像的分块局部熵,以最小局部熵的较大值为参考,选择RPCA算法预处理方案,能使单帧红外图像小目标检测达到更好的效果,弥补了工程人员缺少RPCA算法应用经验的不足。