申请/专利权人：南京邮电大学

申请日：2023-12-29

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117809112A

主分类号：G06V10/764

分类号：G06V10/764;G06T7/00;G06T7/194;G06V10/26

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明公开了基于张量重构的低秩正则化背景估计红外小目标检测方法，该方法主要包括：输入红外图像序列，将红外图像按序堆叠在一起，形成观测张量；将观测张量输入到基于变换域多维度展开的张量重构模型中，并通过构造随机化的子空间估计出低密度矩阵，来降低计算复杂度，从而快速准确地计算出观测张量的秩；将张量秩输入基于低秩正则化的张量补全模型中，通过交替乘子法、交替投影法，更新迭代基于低秩正则化的张量补全的各参数，最终计算出目标张量、背景张量和噪声张量，得到红外小目标检测结果；本发明解决了相关技术中，在单帧检测中目标被遮挡时无法准确检测，以及在处理张量模型中检测效率低的问题。

主权项：1.基于张量重构的低秩正则化背景估计红外小目标检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤S1：输入红外图像序列，将红外图像按序堆叠在一起，形成观测张量D；步骤S2：将步骤S1获得的观测张量D输入到基于变换域多维度展开的张量重构模型中，计算出红外图像序列的张量秩r；步骤S3：将张量秩r输入基于低秩正则化的张量补全模型中，通过交替乘子法、交替投影法，更新迭代基于低秩正则化的张量补全的各参数，最终计算出目标张量、背景张量和噪声张量，得到红外小目标检测结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京邮电大学 基于张量重构的低秩正则化背景估计红外小目标检测方法

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