基于酉变换的目标检测方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及目标检测技术领域，特别涉及一种基于酉变换的目标检测方法、装置及存储介质。方法包括：构建多帧红外图像的空时张量，所述空时张量包括背景张量和目标张量；构建所述空时张量的目标函数，所述目标函数是利用酉变换域下的张量核范数对所述背景张量进行约束以及利用联合空时全变分和L1范数对所述目标张量进行约束得到的；求解所述目标函数，求解出所述目标张量；将求解出的目标张量重构为多个单帧的目标图像，输出每个所述目标图像的检测结果。该方法能够准确地检测出复杂背景中的目标、检测能力强。检测能力强。检测能力强。

【技术实现步骤摘要】
基于酉变换的目标检测方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及目标检测
，特别涉及一种基于酉变换的目标检测方法、装置及存储介质。

技术介绍

[0002]红外探测技术具有抗干扰能力强、可全天候工作等特点，因此红外搜索与跟踪系统(Infrared search and track，IRST)被广泛应用于军事和民用领域。红外目标检测作为IRST系统中的一个基本功能，在航天侦察和灾难救援等方面起着重要的作用。
[0003]相关技术中，当目标的成像环境较为复杂时，现有目标检测方法不能准确地检测出目标，检测能力较差。
[0004]因此，目前亟待需要一种基于酉变换的目标检测方法来解决上述技术问题。

技术实现思路

[0005]基于现有目标检测方法目标检测准确率低、检测能力差的问题，本专利技术实施例提供了一种基于酉变换的目标检测方法、装置及存储介质，能够准确地检测出复杂背景中的目标、检测能力强。
[0006]第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于酉变换的目标检测方法，包括：
[0007]构建多帧红外图像的空时张量，所述空时张量包括背景张量和目标张量；
[0008]构建所述空时张量的目标函数，所述目标函数是利用酉变换域下的张量核范数对所述背景张量进行约束以及利用联合空时全变分和L1范数对所述目标张量进行约束得到的；
[0009]求解所述目标函数，求解出所述目标张量；
[0010]将求解出的目标张量重构为多个单帧的目标图像，输出每个所述目标图像的检测结果。
[0011]在一种可能的设计中，所述目标函数为：
[0012][0013][0014]式中，为所述背景张量，为所述目标张量，为所述空时张量，为随机噪声，为酉变换域下的张量核范数，数值上等于的模三纤维乘上酉变换矩阵A后得到的新张量的所有正面切片的核范数之和，为张量的L1范数，为Frobenius范数，为空时全变分，λ1、λ2和λ3为平衡系数，p的取值范围为1～10，λ2的取值范围为0.01～0.1，λ3的取值范围为100～200，m为每帧所述红外图像的长和宽的最大值、l为红外图像的总帧数。
[0015]在一种可能的设计中，所述求解所述目标函数，求解出所述目标张量，包括：
[0016]利用所述空时张量时间域的零频分量构造所述酉变换矩阵；
[0017]基于所述酉变换矩阵求解所述目标函数，求解出所述目标张量。
[0018]在一种可能的设计中，所述利用所述空时张量时间域的零频分量构造所述酉变换矩阵，包括：
[0019]对所述空时张量的m
×
n个模三纤维分别作一维傅里叶变换，得到第一空时张量，m和n分别为所述红外图像的长度和宽度；
[0020]保留所述第一空时张量中的零频分量，得到第二空时张量；
[0021]对所述第二空时张量的m
×
n个模三纤维分别作一维傅里叶反变换，得到第三空时张量；
[0022]对所述第三空时张量的模三纤维展开矩阵进行奇异值分解，将得到的左奇异矩阵的共轭转置作为所述酉变换矩阵。
[0023]在一种可能的设计中，所述基于所述酉变换矩阵求解所述目标函数，求解出所述目标张量，包括：
[0024]引入辅助变量和将所述目标函数简化为下式所示的第一目标函数：
[0025][0026][0027]式中，为空时全变分算子；
[0028]所述第一目标函数的增广拉格朗日函数为：
[0029][0030]式中，y1,y2,y＝[y
v
,y
h
,y
t
]为拉格朗日乘子，β表示惩罚因子；
[0031]求解所述拉格朗日函数，求解出所述目标张量。
[0032]在一种可能的设计中，所述求解所述拉格朗日函数，求解出所述目标张量，包括：
[0033]针对所述背景张量，在k+1次的迭代中，令
[0034]对的每个模三纤维乘上所述酉变换矩阵A得到
[0035]对的每个正面切片进行奇异值收缩处理，得到更新后的
[0036]则的计算公式为：
[0037][0038]式中，A
H
为酉变换矩阵A的共轭转置矩阵，i，j分别为大于0的自然数；
[0039]针对所述目标张量，在k+1次的迭代中，的计算公式如下：
[0040][0041]其中，sign()是符号函数；
[0042]响应于达到预设的迭代停止条件，停止计算并输出所述目标张量。
[0043]在一种可能的设计中，所述预设的迭代停止条件为：迭代次数达到预设的最大迭
代次数或
[0044]第二方面，本专利技术实施例还提供了一种基于酉变换的目标检测装置，包括：
[0045]第一构建模块，用于构建多帧红外图像的空时张量，所述空时张量包括背景张量和目标张量；
[0046]第二构建模块，用于构建所述空时张量的目标函数，所述目标函数是利用酉变换域下的张量核范数对所述背景张量进行约束以及利用联合空时全变分和L1范数对所述目标张量进行约束得到的；
[0047]求解模块，用于求解所述目标函数，求解出所述目标张量；
[0048]重构输出模块，用于将求解出的目标张量重构为多个单帧的目标图像，输出每个所述目标图像的检测结果。
[0049]第三方面，本专利技术实施例还提供了一种计算设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现本说明书任一实施例所述的方法。
[0050]第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行本说明书任一实施例所述的方法。
[0051]本专利技术实施例提供了一种基于酉变换的目标检测方法、装置、电子设备及存储介质。该方法通过使用多帧红外图像构建空时张量，可以在高维空间进行数据处理，不仅保留了原始红外图像的数据结构，而且充分利用了红外图像序列的时域信息，从而获取更多的图像信息，得到目标的形状、运动轨迹等先验信息。然后基于酉变换域下的张量核范数对背景张量进行约束以及利用联合空时全变分和L1范数对目标张量进行约束，从而构建空时张量的目标函数；再然后求解目标函数，求解目标出目标张量。这两步中，使用基于酉变换的张量核范数来刻画红外图像中的空时张量的低秩性，与基于傅里叶变换的张量核范数相比，可以得到较低的张量秩。将空时全变分用于约束目标张量，充分描述了目标张量的空间、时间连续性，增强了目标张量的内部平滑性，提高了复杂场景中的检测性能。因此，使用该方法能够准确地检测出复杂背景中的目标、检测能力强。
附图说明
[0052]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于酉变换的目标检测方法，其特征在于，包括：构建多帧红外图像的空时张量，所述空时张量包括背景张量和目标张量；构建所述空时张量的目标函数，所述目标函数是利用酉变换域下的张量核范数对所述背景张量进行约束以及利用联合空时全变分和L1范数对所述目标张量进行约束得到的；求解所述目标函数，求解出所述目标张量；将求解出的目标张量重构为多个单帧的目标图像，输出每个所述目标图像的检测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标函数为：2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标函数为：式中，为所述背景张量，为所述目标张量，为所述空时张量，为随机噪声，为酉变换域下的张量核范数，数值上等于的模三纤维乘上酉变换矩阵A后得到的新张量的所有正面切片的核范数之和，为张量的L1范数，为Frobenius范数，为空时全变分，λ1、λ2和λ3为平衡系数，p的取值范围为1～10，λ2的取值范围为0.01～0.1，λ3的取值范围为100～200，m为每帧所述红外图像的长和宽的最大值、l为红外图像的总帧数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述求解所述目标函数，求解出所述目标张量，包括：利用所述空时张量时间域的零频分量构造所述酉变换矩阵；基于所述酉变换矩阵求解所述目标函数，求解出所述目标张量。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用所述空时张量时间域的零频分量构造所述酉变换矩阵，包括：对所述空时张量的m
×
n个模三纤维分别作一维傅里叶变换，得到第一空时张量，m和n分别为所述红外图像的长度和宽度；保留所述第一空时张量中的零频分量，得到第二空时张量；对所述第二空时张量的m
×
n个模三纤维分别作一维傅里叶反变换，得到第三空时张量；对所述第三空时张量的模三纤维展开矩阵进行奇异值分解，将得到的左奇异矩阵的共轭转置作为所述酉变换矩阵。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述酉变换矩阵求解所述目标函数，求解出所述目标张量，包括：引入辅助变量和将所...

【专利技术属性】
技术研发人员：董晓刚，余杭，彭真明，朱勇，董纯柱，包醒东，毛宏霞，王龙，马晨，
申请(专利权)人：北京环境特性研究所，
类型：发明
国别省市：