【技术实现步骤摘要】
一种基于局部信杂比的改进RPCA红外小目标检测方法
[0001]本专利技术涉及图像处理
、
目标检测
、
图像分割
,具体涉及一种基于局部信杂比的改进
RPCA
红外小目标检测方法
。
技术介绍
[0002]局部信杂比
(Local Signal
‑
to
‑
Clutter Ratio,LSCR)
作为一种评估信号与杂波之间相互关系的方法,在红外小目标检测中具有重要意义
。
其主要目的是加强目标与背景之间的差异,从而提高检测的效能
。
该技术通过引入局部窗口的方式,对目标矩阵进行局部区域内信杂比的计算
。
这有助于有效地区分图像中的目标和背景,进而增强检测的准确性和可靠性,并提高了检测速度
。
但是如果窗口在逐元素的情况下进行滑动,将可能显著增加计算时间,特别是在图像尺寸较大的情况下
。
[0003]鲁棒主成分分析
(Robus ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种基于局部信杂比的改进
RPCA
红外小目标检测方法,其特征在于:该方法基于局部信杂比和低秩稀疏理论,该方法具有以下步骤:步骤
(1)、
获得单帧红外小目标原始图像;步骤
(2)、
对原始图像进行
RPCA
,获得背景矩阵和目标矩阵;步骤
(3)、
使用迭代阈值法分割目标矩阵,计算获得分割后的目标矩阵中所有基于8连通的连通域,剔除像素点数量不符合红外小目标定义的连通域;步骤
(4)、
对剔除后剩余的每个连通域构建局部窗口,计算该局部窗口的信杂比,即局部信杂比;步骤
(5)、
对比每个局部窗口的信杂比,获得真实目标
。2.
根据权利要求1所述的一种基于局部信杂比的改进
RPCA
红外小目标检测方法,其特征在于:步骤
(1)
中,所述方法针对红外图像中目标面积通常不大于
25
个像素点的情况进行处理,将其称为原始图像
。3.
根据权利要求1所述的一种基于局部信杂比的改进
RPCA
红外小目标检测方法,其特征在于:步骤
(2)
中,对原始图像使用加速近端梯度算法进行
RPCA
,得到一个背景矩阵和一个目标矩阵
。4.
根据权利要求1所述的一种基于...
【专利技术属性】
技术研发人员:王邺,魏宇星,李红川,陆文,王俊琦,
申请(专利权)人:中国科学院光电技术研究所,
类型:发明
国别省市:
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