激光与红外

作者：翟昊

单位：1.中国人民解放军陆军炮兵防空兵学院,安徽 合肥 230031；2.偏振光成像探测技术安徽省重点实验室,安徽 合肥 230031；

关键词：小目标检测;红外块图;低秩稀疏矩阵;鲁棒主成分分析;重加权

针对传统基于鲁棒主成分分析(RPCA)的红外弱小目标检测算法对噪声不敏感,算法运行时间长,鲁棒性不强的问题,提出一种重加权红外小目标图像模型,并用非精确增广拉格朗日乘子法(AIALM)求解。该方法首先将原始红外图像转化为红外块图像模型,然后采用重加权核范数对背景块图像进行约束,较好地保留了背景边缘。针对单纯使用l1范数不能抑制某些噪声或杂波的问题,引入了加权l1范数,进一步增强了目标图像的稀疏性。最后,将红外块图像模型转化为重加权RPCA问题,并用AIALM求解。通过大量实验表明:该算法在抑制背景杂波以及目标检测性能方面要优于其他传统算法。

来源：2021年第6期

《激光与红外》期刊编辑部

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