【摘 要】
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提出了一种基于过完备空时字典及其稀疏表示的红外小弱目标运动检测算法。采用K奇异值分解算法学习连续多帧图像的运动信息和形态特征,构建自适应形态过完备空时字典;利用高
【机 构】
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重庆大学通信工程学院,中国空气动力研究与发展中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61071191);中国科学院光束控制重点实验室基金项目(2014LBC005);中国博士后基金项目(2014M550455);重庆博士后科研项目特别基金项目(XM201489);中央高校基本科研业务费专项资金项目(106112013CDJZR160007;106112014CDJZR165502);2013年重庆高校创新团队建设计划项目(KJTD201331)
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提出了一种基于过完备空时字典及其稀疏表示的红外小弱目标运动检测算法。采用K奇异值分解算法学习连续多帧图像的运动信息和形态特征,构建自适应形态过完备空时字典;利用高斯运动模型检验自适应形态过完备空时字典,将其划分为能分别描述目标与背景的目标过完备空时字典和背景过完备空时字典;将连续多帧图像分别在目标过完备空时字典和背景过完备空时字典上稀疏分解,利用几个最大稀疏系数及其空时原子重构信号,增强二者残差来检测小目标信号。实验结果表明,该过完备空时字典不仅能同时描述目标与背景的运动信息和形态特征,极大地提高信号表示
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