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基于非局部自相似性的低秩稀疏图像去噪 被引量：11
1
作者 张雯雯 韩裕生 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第9期2696-2700,2746,共6页
针对许多图像去噪方法在去除噪声的同时容易丢失细节信息的问题,提出了一种基于非局部自相似性的低秩稀疏图像去噪算法。首先,利用基于马氏距离(MD)的块匹配方法将外部自然干净图像块分组,建立基于块组的高斯混合模型(GMM)学习非局部自... 针对许多图像去噪方法在去除噪声的同时容易丢失细节信息的问题,提出了一种基于非局部自相似性的低秩稀疏图像去噪算法。首先,利用基于马氏距离(MD)的块匹配方法将外部自然干净图像块分组,建立基于块组的高斯混合模型(GMM)学习非局部自相似性先验;其次,采用稳健主成分追踪(SPCP)方法,将噪声图像矩阵分解为低秩、稀疏及噪声三部分,其中稀疏矩阵包含了稀疏的有用信息;最后,通过最小化全局目标函数实现去噪。实验结果表明,提出的方法在峰值信噪比(PSNR)及结构相似性(SSIM)的结果上比EPLL、NCSR、PCLR等先进去噪算法都有较大的提升,且速度更快,去噪效果及细节保留能力都有更好的表现。 展开更多
关键词 图像去噪 非局部自相似性 低秩稀疏 超分辨率 稳健主成分追踪
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联合低秩稀疏的多核子空间聚类算法 被引量：7
2
作者 李杏峰 黄玉清 任珍文 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第6期1648-1653,共6页
针对多核子空间谱聚类算法没有考虑噪声和关系图结构的问题,提出了一种新的联合低秩稀疏的多核子空间聚类算法(JLSMKC)。首先,通过联合低秩与稀疏表示进行子空间学习,使关系图具有低秩和稀疏结构属性;其次,建立鲁棒的多核低秩稀疏约束模... 针对多核子空间谱聚类算法没有考虑噪声和关系图结构的问题,提出了一种新的联合低秩稀疏的多核子空间聚类算法(JLSMKC)。首先,通过联合低秩与稀疏表示进行子空间学习,使关系图具有低秩和稀疏结构属性;其次,建立鲁棒的多核低秩稀疏约束模型,用于减少噪声对关系图的影响和处理数据的非线性结构;最后,通过多核方法充分利用共识核矩阵来增强关系图质量。7个数据集上的实验结果表明,所提算法JLSMKC在聚类精度(ACC)、标准互信息(NMI)和纯度(Purity)上优于5种流行的多核聚类算法,同时减少了聚类时间,提高了关系图块对角质量。该算法在聚类性能上有较大优势。 展开更多
关键词 低秩稀疏 关系图结构 子空间学习 多核 谱聚类
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基于随机化张量算法的红外弱小目标检测
3
作者 蹇渊 黄自力 王询 《激光技术》 CSCD 北大核心 2024年第1期127-134,共8页
为了降低基于张量低秩稀疏分解的红外弱小目标检测算法的计算复杂度,提升红外弱小目标的检测性能,将图像时空张量与随机化算法进行结合,提出了一种基于随机化张量算法的红外弱小目标检测算法。首先将红外图像序列构造成时空张量作为张... 为了降低基于张量低秩稀疏分解的红外弱小目标检测算法的计算复杂度,提升红外弱小目标的检测性能,将图像时空张量与随机化算法进行结合,提出了一种基于随机化张量算法的红外弱小目标检测算法。首先将红外图像序列构造成时空张量作为张量优化模型的输入,然后使用随机化张量算法求解张量优化模型,最后将计算得到的稀疏张量还原为图像,获得目标图像。结果表明,相比于传统基于低秩稀疏分解的算法,所提出的算法不仅计算速度快,而且具有较好的弱小目标检测性能。该研究为提升基于张量低秩稀疏分解的红外弱小目标检测算法的运算速度提供了参考。 展开更多
关键词 图像处理 低秩稀疏 红外弱小目标检测 随机化张量算法 时空张量
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基于改进低秩稀疏正则化的CFRP电阻抗层析成像算法研究 被引量：1
4
作者 马敏 于洁 范文茹 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第14期151-157,共7页
碳纤维复合材料(carbon fiber reinforced polymer,CFRP)由于其轻质高强、抗疲劳等优势被广泛应用于航空航天领域。为确保材料使用的安全性,碳纤维复合材料的有效检测尤为重要。近年来,电阻抗层析成像(electrical impedance tomography,... 碳纤维复合材料(carbon fiber reinforced polymer,CFRP)由于其轻质高强、抗疲劳等优势被广泛应用于航空航天领域。为确保材料使用的安全性,碳纤维复合材料的有效检测尤为重要。近年来,电阻抗层析成像(electrical impedance tomography,EIT)因其低成本、无辐射等优点已成为一种新兴的损伤监测方法并受到了广泛关注。针对电阻抗层析成像逆问题求解具有严重的病态性,提出了一种基于改进低秩稀疏正则化的电阻抗层析成像算法。首先,引入L_(p)伪范数,通过调节p的值来增强解的稀疏性、提高图像重建精度;其次,采用核范数作为解的低秩约束能有效利用先验信息提高重建质量;最后,通过分裂布雷格曼方法求解,增强算法的实时性,使成像速度保持在0.06 s。仿真与试验结果表明,改进低秩稀疏正则化算法能有效改善电极伪影、呈现出更加清晰的损伤细节并且具有较强的鲁棒性、实效性和适用性。 展开更多
关键词 碳纤维复合材料(CFRP) 电阻抗层析成像(EIT) 低秩稀疏 分裂布雷格曼 损伤监测
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稀疏学习、资产共线性与投资组合选择 被引量：1
5
作者 李爱忠 任若恩 董纪昌 《系统科学与数学》 CSCD 北大核心 2021年第11期3128-3138,共11页
通过核范数正交约束的稀疏学习方法深度挖掘市场特征,选择相对效率较高的重要指数构建市场有效组合并动态跟踪市场运行趋势,运用正交最小一乘的自适应权重学习方法进行泛组合资产配置优化,最终通过稀疏投影及分散优化策略获得最优组合配... 通过核范数正交约束的稀疏学习方法深度挖掘市场特征,选择相对效率较高的重要指数构建市场有效组合并动态跟踪市场运行趋势,运用正交最小一乘的自适应权重学习方法进行泛组合资产配置优化,最终通过稀疏投影及分散优化策略获得最优组合配置.研究发现多目标核范数正交约束的稀疏回归策略可以更好地把握市场主要运行趋势并构建有效前沿,有效地克服资产共线性现象,自适应地表征资产之间的关联关系.稀疏分散的多目标回归策略在集中优势重点配置优质资源和稀疏分散风险及稳定提高收益方面实现了良好的统一,风险收益的均衡性更强,组合的稳健性更明显.实证结论对量化组合配置、风险平衡及投资管理具有重要指导意义. 展开更多
关键词 核范数正交回归 最小一乘法 低秩稀疏 资产共线性 组合优化
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全偏振参量低秩稀疏分解伪彩色图像融合 被引量：1
6
作者 徐国明 袁宏武 +1 位作者 薛模根 王峰 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第11期2450-2460,共11页
偏振图像伪彩色融合对提高视觉感知和目标判读具有重要意义,利用空间调制型全偏振参量矩阵的低秩和稀疏特性,提出基于贝叶斯概率鲁棒性矩阵分解融合方法。首先,根据偏振调制和解析算法构造偏振参量矩阵,同时合成强度图像;其次,对参量矩... 偏振图像伪彩色融合对提高视觉感知和目标判读具有重要意义,利用空间调制型全偏振参量矩阵的低秩和稀疏特性,提出基于贝叶斯概率鲁棒性矩阵分解融合方法。首先,根据偏振调制和解析算法构造偏振参量矩阵,同时合成强度图像;其次,对参量矩阵进行基于改进的贝叶斯概率参量矩阵分解,降低背景噪声和亮度变化等干扰,分别获得参量图像的稀疏和低秩成分;然后利用方差、清晰度和信息熵进行模糊积分,获得显著性参量图像,与合成强度图像一起进行像素级增强;最后,经直方图规定化和IHS颜色映射,得到伪彩色融合结果。实验选择多种材质与目标的仿真和实测数据进行验证,通过主观视觉效果和客观指标比较,验证了其有效性。 展开更多
关键词 偏振成像 图像融合 低秩稀疏 鲁棒性矩阵分解
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低剂量CT心肌灌注鲁棒去卷积参数成像方法 被引量：1
7
作者 陈伟国 贺捷新 +1 位作者 莫天澜 边兆英 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2017年第11期1131-1136,共6页
针对低剂量CT心肌灌注成像,提出一种鲁棒的去卷积心肌血流参数估计方法。新方法利用CT心肌灌注序列图像中蕴含的血流信号相关性与冗余性,引入一种低秩稀疏正则化约束,以保证去卷积求解模型的鲁棒性。XCAT低剂量CT心肌灌注仿真实验结果表... 针对低剂量CT心肌灌注成像,提出一种鲁棒的去卷积心肌血流参数估计方法。新方法利用CT心肌灌注序列图像中蕴含的血流信号相关性与冗余性,引入一种低秩稀疏正则化约束,以保证去卷积求解模型的鲁棒性。XCAT低剂量CT心肌灌注仿真实验结果表明,新方法相比现有的方法,对心肌灌注参数图像中的噪声与伪影有良好的抑制效果,同时较好地保持了心肌缺血诊断信息,可为临床心肌缺血诊断提供更优质的影像参考。 展开更多
关键词 低剂量CT 心肌灌注成像 去卷积 低秩稀疏
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基于多正则约束非负矩阵分解的基因特征提取
8
作者 杨国亮 胡政伟 康乐乐 《计算机工程与设计》 北大核心 2017年第9期2396-2401,共6页
针对基因表达谱数据高维度、高噪声的特点,在传统非负矩阵分解(NMF)理论的基础上,提出一种基于多正则约束非负矩阵分解(MRCNMF)的特征提取模型。通过引入流形正则,使得NMF在维数约简的同时能够保持原始数据的内部空间结构,低秩稀疏正则... 针对基因表达谱数据高维度、高噪声的特点,在传统非负矩阵分解(NMF)理论的基础上,提出一种基于多正则约束非负矩阵分解(MRCNMF)的特征提取模型。通过引入流形正则,使得NMF在维数约简的同时能够保持原始数据的内部空间结构,低秩稀疏正则约束对噪声和数据丢失具有较好的抑制作用。提出一种模型求解方法,通过引入+乘子保持矩阵分解的非负性。实验结果表明,采用的特征提取算法对基因表达谱中的噪声具有较强的抑制作用,与NMF和图正则非负矩阵分解(GNMF)相比能够达到更高的分类精度。 展开更多
关键词 流形正则 低秩稀疏 非负矩阵分解 基因表达谱 特征提取
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基于非凸低秩稀疏约束的鲁棒人脸识别算法
9
作者 王文宇 程泽贤 +2 位作者 杨晓南 郑祥宇 邱虹 《电子世界》 2020年第18期84-85,共2页
利用非凸代理函数在低秩约束上的有效性,本文提出一种基于非凸低秩稀疏约束的鲁棒人脸识别算法(Non-convex Lowrank Sparse Constraints,NLSC)。该算法在矩阵回归的基础上以Capped L1罚函数进行低秩约束来构建目标函数;然后利用交替方... 利用非凸代理函数在低秩约束上的有效性,本文提出一种基于非凸低秩稀疏约束的鲁棒人脸识别算法(Non-convex Lowrank Sparse Constraints,NLSC)。该算法在矩阵回归的基础上以Capped L1罚函数进行低秩约束来构建目标函数;然后利用交替方向乘子法优化求解目标函数。在AR公开人脸数据库上的实验结果表明,NLSC在分类识别能力上优于经典的LRC、SRC和CRC分类器。 展开更多
关键词 交替方向乘子法 鲁棒人脸识别 低秩稀疏 人脸数据库 代理函数 CRC 非凸 罚函数
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红外弱小目标检测算法综述 被引量：29
10
作者 李俊宏 张萍 +1 位作者 王晓玮 黄世泽 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2020年第9期1739-1753,共15页
红外探测技术具有不受环境等因素干扰的优势,在红外制导、预警等军事领域的应用日益广泛。随着对红外弱小目标检测技术的研究越来越深入,相应的检测方法越来越多样。本文通过对红外弱小目标图像中目标与背景的特性以及红外弱小目标检测... 红外探测技术具有不受环境等因素干扰的优势,在红外制导、预警等军事领域的应用日益广泛。随着对红外弱小目标检测技术的研究越来越深入,相应的检测方法越来越多样。本文通过对红外弱小目标图像中目标与背景的特性以及红外弱小目标检测技术难点问题进行分析,根据当前是否利用帧间相关信息,分别从基于单帧红外图像和基于红外序列两个角度,选取了相应的红外弱小目标算法进行对比,对其中典型算法的原理、流程以及特点等进行了详细综述,并对每类检测算法的性能进行了比较。针对红外弱小目标图像信噪比低的特点,对红外弱小目标检测算法的难点问题进行分析,给出了目前各种算法的解决方法和不足,探讨红外弱小目标检测算法的发展方向,即研究计算量小、性能优、鲁棒性强、实时性好和便于硬件实现的算法。 展开更多
关键词 红外图像 红外序列 红外弱小目标 低秩稀疏表示 小目标检测
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基于自适应目标图像恢复的红外弱小目标检测 被引量：15
11
作者 熊斌 黄心汉 王敏 《华中科技大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第10期25-30,共6页
提出一种自适应参数目标图像恢复算法,实现对红外小目标的检测.首先,提取红外图像的稀疏特征,同时计算图像的复杂度,并设计一种融合机制生成自适应加权参数;然后,将原始图像重组为具有低秩稀疏特性的运算矩阵,采用上述的自适应参数非精... 提出一种自适应参数目标图像恢复算法,实现对红外小目标的检测.首先,提取红外图像的稀疏特征,同时计算图像的复杂度,并设计一种融合机制生成自适应加权参数;然后,将原始图像重组为具有低秩稀疏特性的运算矩阵,采用上述的自适应参数非精确拉格朗日乘子法求解鲁棒主成分分析(RPCA)最优化问题还原出低秩矩阵(背景图像)和稀疏矩阵(目标图像);最后,对目标图像进行阈值分割并标定目标.实验结果显示:该算法能有效检测出小目标,同时具有较低的误检率. 展开更多
关键词 红外图像 小目标检测 稀疏特征 图像复杂度 低秩稀疏表示 鲁棒主成分分析
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基于低秩稀疏矩阵分解和稀疏字典表达的高光谱异常目标检测 被引量：12
12
作者 张晓慧 郝润芳 李廷鱼 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2019年第4期234-240,共7页
异常目标检测在高光谱图像(HSI)处理领域发挥越来越重要的作用。低秩稀疏矩阵分解算法(LRaSMD)可将背景和异常区分开,可以极大地减弱异常目标对背景的污染。基于此,提出一种基于低秩稀疏矩阵分解和稀疏字典表达(LRaSMD-SR)的高光谱异常... 异常目标检测在高光谱图像(HSI)处理领域发挥越来越重要的作用。低秩稀疏矩阵分解算法(LRaSMD)可将背景和异常区分开,可以极大地减弱异常目标对背景的污染。基于此,提出一种基于低秩稀疏矩阵分解和稀疏字典表达(LRaSMD-SR)的高光谱异常目标检测算法,通过LRaSMD的方式获取背景集,通过稀疏表达的方式从背景集中构建背景字典模型,最后通过计算重构误差来检测异常点。该算法在模拟和真实数据上都进行了有效性验证,实验结果证明LRaSMD-SR算法具有非常好的异常目标检测性能。 展开更多
关键词 遥感 异常检测 高光谱图像 低秩稀疏矩阵分解 稀疏字典表达
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基于全卷积神经网络与低秩稀疏分解的显著性检测 被引量：11
13
作者 张芳 王萌 +4 位作者 肖志涛 吴骏 耿磊 童军 王雯 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第11期2148-2158,共11页
为了准确检测复杂背景下的显著区域,提出一种全卷积神经网络与低秩稀疏分解相结合的显著性检测方法,将图像分解为代表背景的低秩矩阵和对应显著区域的稀疏噪声,结合利用全卷积神经网络学习得到的高层语义先验知识,检测图像中的显著区域... 为了准确检测复杂背景下的显著区域,提出一种全卷积神经网络与低秩稀疏分解相结合的显著性检测方法,将图像分解为代表背景的低秩矩阵和对应显著区域的稀疏噪声,结合利用全卷积神经网络学习得到的高层语义先验知识,检测图像中的显著区域.首先,对原图像进行超像素聚类,并提取每个超像素的颜色、纹理和边缘特征,据此构成特征矩阵;然后,在MSRA数据库中,基于梯度下降法学习得到特征变换矩阵,利用全卷积神经网络学习得到高层语义先验知识;接着,利用特征变换矩阵和高层语义先验知识矩阵对特征矩阵进行变换;最后,利用鲁棒主成分分析算法对变换后的矩阵进行低秩稀疏分解,并根据分解得到的稀疏噪声计算显著图.在公开数据集上进行实验验证,并与当前流行的方法进行对比,实验结果表明,本文方法能够准确地检测感兴趣区域,是一种有效的自然图像目标检测与分割的预处理方法. 展开更多
关键词 显著性检测 全卷积神经网络 低秩稀疏分解 高层语义先验知识
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基于低秩稀疏表示的红外与可见光图像序列融合方法 被引量：10
14
作者 王文卿 高钰迪 +2 位作者 刘涵 谢国 焦鹏飞 《西安理工大学学报》 CAS 北大核心 2019年第3期276-283,共8页
考虑到红外与可见光图像序列间的高度相关性,本文提出了基于低秩稀疏表示的红外与可见光图像序列融合方法。首先,利用低秩稀疏表示理论分别将红外图像序列与可见光图像序列进行背景与目标分离,获取低秩分量与稀疏分量。其次,利用Laplac... 考虑到红外与可见光图像序列间的高度相关性,本文提出了基于低秩稀疏表示的红外与可见光图像序列融合方法。首先,利用低秩稀疏表示理论分别将红外图像序列与可见光图像序列进行背景与目标分离,获取低秩分量与稀疏分量。其次,利用Laplace金字塔融合方法将每帧红外与可见光图像的低秩分量进行融合。再次,采用最大值选择规则将每帧红外与可见光图像的稀疏分量进行融合。最后,融合低秩分量与融合稀疏分量相加获得最终融合图像。本文算法在Nato-camp与BristolEdenProject数据集上进行了性能验证。主观视觉分析与客观评价指标表明本文算法比传统的融合算法具有更优越的性能。 展开更多
关键词 低秩稀疏表示 Laplace金字塔 最大值选择规则 红外与可见光图像序列融合
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基于低秩稀疏约束的自权重多视角子空间聚类 被引量：8
15
作者 夏菁 丁世飞 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期862-869,共8页
多视角子空间聚类是一种利用视角之间的互补信息,找到视角间统一的表示并发现潜在分组结构的方法,近年来已成为机器学习的研究热点.提出一种基于低秩稀疏约束的自权重子空间聚类算法.具体的,低秩稀疏约束能发现数据的全局和局部结构信息... 多视角子空间聚类是一种利用视角之间的互补信息,找到视角间统一的表示并发现潜在分组结构的方法,近年来已成为机器学习的研究热点.提出一种基于低秩稀疏约束的自权重子空间聚类算法.具体的,低秩稀疏约束能发现数据的全局和局部结构信息,使自表示矩阵呈现稀疏性和低秩的特点;而自权重方法利用视角表示矩阵与共享相似度矩阵之间距离的反比为每个视角分配合理的权重,同时学习到一个视角之间共享的相似度矩阵,降低受损视角对于共享相似度矩阵的影响.以上提到的两种方法组成一个统一的优化框架,再使用增广拉格朗日乘子交换方向最小化方法(ALMADM)对提出的聚类算法进行优化.在基准数据集中的实验结果证明该算法比其他算法更有效. 展开更多
关键词 多视角子空间聚类 自权重多视角聚类 低秩稀疏约束 多视角融合
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基于自适应改进的压缩域红外弱小目标检测 被引量：8
16
作者 李安冬 林再平 +1 位作者 安玮 杨林娜 《中国激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第10期213-220,共8页
现有压缩域目标检测算法取得较好检测结果的同时,有效减少了数据存储空间,但是存在背景参数估计易受噪声影响,目标检测易对邻近目标产生漏警等问题。在原有压缩域红外小目标检测算法的基础上进行改进,提出了一种基于自适应参数估计和噪... 现有压缩域目标检测算法取得较好检测结果的同时,有效减少了数据存储空间,但是存在背景参数估计易受噪声影响,目标检测易对邻近目标产生漏警等问题。在原有压缩域红外小目标检测算法的基础上进行改进,提出了一种基于自适应参数估计和噪声统计模型的压缩域目标检测算法。对压缩域红外数据矩阵进行自适应的低秩稀疏分解,分离并重建背景矩阵和目标矩阵,根据分解残差推导统计模型,对目标矩阵进行基于噪声统计模型的阈值分割。结果表明,此算法较原算法具有更好的抗干扰能力,并解决了邻近目标的漏警问题。 展开更多
关键词 测量 小目标检测 自适应 压缩感知 矩阵低秩稀疏分解
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改进的低秩稀疏分解及其在目标检测中的应用 被引量：7
17
作者 杨真真 范露 +2 位作者 杨永鹏 匡楠 杨震 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期198-206,共9页
针对传统低秩稀疏分解算法用于运动目标检测时,前景提取结果容易受噪声干扰以及检测结果不完整的问题,提出了一种新的低秩稀疏分解模型。考虑到视频前景目标呈结构化分布,以及动态背景对前景提取结果造成影响,该模型利用结构化稀疏范数... 针对传统低秩稀疏分解算法用于运动目标检测时,前景提取结果容易受噪声干扰以及检测结果不完整的问题,提出了一种新的低秩稀疏分解模型。考虑到视频前景目标呈结构化分布,以及动态背景对前景提取结果造成影响,该模型利用结构化稀疏范数对前景进行约束,且将稀疏部分所代表的运动区域进一步划分为动态背景部分与前景部分;然后采用广义交替方向乘子法对提出的模型进行求解,并分析了算法的复杂度;最后进行仿真实验将其应用到运动目标检测中。实验数据结果验证了提出的方法比其他基于低秩稀疏分解的运动目标检测方法更加稳定有效,更具有普适性,且对不同类型的噪声均具有一定的抗噪性。 展开更多
关键词 低秩稀疏分解 结构化稀疏 鲁棒主成分分析 广义交替方向乘子法 目标检测
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联合空间信息的改进低秩稀疏矩阵分解的高光谱异常目标检测 被引量：7
18
作者 张炎 华文深 +3 位作者 黄富瑜 严阳 王强辉 索文凯 《半导体光电》 CAS 北大核心 2020年第1期141-145,共5页
针对低秩稀疏矩阵分解的高光谱异常目标检测算法忽略了图像的空间信息,导致检测精度低的问题,提出了一种联合空间信息的改进低秩稀疏矩阵分解的高光谱异常目标检测算法。算法综合利用了高光谱图像的光谱信号与空间信号,并与图像自身的... 针对低秩稀疏矩阵分解的高光谱异常目标检测算法忽略了图像的空间信息,导致检测精度低的问题,提出了一种联合空间信息的改进低秩稀疏矩阵分解的高光谱异常目标检测算法。算法综合利用了高光谱图像的光谱信号与空间信号,并与图像自身的稀疏性相结合,对经典的基于低秩稀疏矩阵分解的目标检测算法进行改进,该算法以待测像元为中心构建一定大小的空间窗,计算中心像元与邻域内其他像元的空间相似度权值和光谱相似度权值,通过计算邻域内其他像元对中心像元的比例权值得到了中心像元的重构光谱值并作差得到两者的残差矩阵;最后基于低秩稀疏矩阵分解的高光谱异常目标检测算法得到图像的稀疏矩阵,将代表异常目标信息的稀疏矩阵和残差矩阵相加并求解矩阵行向量之间的欧式距离得到像元的异常度,设置阈值,得到检测结果。为验证所提算法的检测性能,采用了真实的高光谱数据进行仿真实验,并与现有算法进行对比,结果表明该算法能够得到更高的检测精度。 展开更多
关键词 高光谱图像 异常目标检测 低秩稀疏矩阵分解 稀疏矩阵 残差矩阵
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基于低秩和重加权稀疏表示的红外弱小目标检测算法 被引量：3
19
作者 杨亚东 黄胜一 谭毅华 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期753-765,共13页
红外弱小目标检测技术是红外告警系统中的关键技术之一,但如何精确、快速、鲁棒地进行弱小目标检测依然是个难题。该文提出了基于低秩和重加权稀疏表示的红外弱小目标检测算法,设计了新的优化方程,更精确地描述了背景矩阵的秩,利用结构... 红外弱小目标检测技术是红外告警系统中的关键技术之一,但如何精确、快速、鲁棒地进行弱小目标检测依然是个难题。该文提出了基于低秩和重加权稀疏表示的红外弱小目标检测算法,设计了新的优化方程,更精确地描述了背景矩阵的秩,利用结构张量提取红外图像的局部先验信息权重,同时提取目标矩阵的自增强稀疏权重,使模型能够更好地抑制背景中的边缘干扰来提取目标。实验表明:所提算法精度优于现有的经典基线算法,速度超越了一些经典算法。从性能和时间两个方面综合考虑,所提算法有着较好的优越性,对远距离红外弱小目标告警具有积极的意义和良好的应用价值。 展开更多
关键词 小目标检测 红外图像 矩阵分解 低秩稀疏表示
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基于稀疏增强重加权与掩码块张量的红外弱小目标检测
20
作者 孙尚琦 张宝华 +3 位作者 李永翔 吕晓琪 谷宇 李建军 《红外技术》 CSCD 北大核心 2024年第3期305-313,共9页
高度异构的复杂背景破坏了场景的低秩性,现有算法难以利用低秩稀疏恢复方法从背景中分离出小目标。为了解决上述问题,本文将小目标检测问题转化为张量模型的凸优化函数求解问题,提出基于稀疏增强重加权与掩码块张量的检测模型。首先,将... 高度异构的复杂背景破坏了场景的低秩性,现有算法难以利用低秩稀疏恢复方法从背景中分离出小目标。为了解决上述问题,本文将小目标检测问题转化为张量模型的凸优化函数求解问题,提出基于稀疏增强重加权与掩码块张量的检测模型。首先,将掩码块图像以堆叠方式扩展至张量空间,并构建掩码块张量模型以筛选候选目标。在此基础上,利用结构张量构建稀疏增强重加权模型以抑制背景杂波,克服凸优化函数求解过程中设定加权参数的缺陷。实验表明本文检测算法在背景抑制因子及信杂比增益两方面都优于新近代表性算法,证明该算法的有效性。 展开更多
关键词 小目标检测 低秩稀疏恢复 掩码块张量 稀疏增强重加权
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