【摘 要】
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针对红外图像中弱小目标的检测问题,提出了一种基于图像稀疏表示的自适应杂波抑制方法。首先,采集500帧红外图像样本,通过训练学习构造包含图像各个层次结构特征的多成分超完
【机 构】
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中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,中国科学院大学
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.50905174)
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针对红外图像中弱小目标的检测问题,提出了一种基于图像稀疏表示的自适应杂波抑制方法。首先,采集500帧红外图像样本,通过训练学习构造包含图像各个层次结构特征的多成分超完备字典;然后,通过红外图像的协方差自适应地选择与图像子块对应的超完备字典对图像进行稀疏表示,利用匹配追踪算法得到子图像在超完备目标字典下的最佳表示系数;最后,根据表示系数以及对应的原子向量对图像子块进行重构,从而得到突出红外小目标的高信噪比重构图像,实现杂波抑制。不同环境下的多项实验表明,该算法可在复杂背景下自适应地抑制杂波,提高图像的信噪比;通过简单的阈值分割可以分开目标和背景,为之后的目标检测处理奠定基础。得到的性能评价指标显示:本算法计算量较小,实时性较强,鲁棒性较强,易于硬件实现。
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