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：CN117809055A

主分类号：G06V10/70

分类号：G06V10/70;G01V8/10

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：本发明公开了一种基于结构化背景张量估计的红外小目标检测方法，属于红外图像小目标检测领域，其主要步骤概括为：将原始红外小目标图像分为目标张量和背景张量，对背景张量进行建模，利用线性过程模拟真实的背景退化过程；构建结构化背景张量估计的低秩学习模型，对背景张量结构化分解得到的子空间张量和系数张量进行正则化约束，将核心系数张量以级联的方式分解和反演；采用交替方向乘子法对得到的公式进行优化；根据对子空间和系数张量的求解，训练整个模型，实现红外小目标检测。采用本发明，可以充分利用图像的背景信息，提高小目标检测的精度。

主权项：1.一种基于结构化背景张量估计方法的红外小目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、将原始图像张量分为目标张量背景张量和噪声张量S2、对背景张量进行建模，利用线性过程模拟真实的背景退化过程得到退化模型；S3、构建结构化背景张量估计的低秩学习模型，将背景张量投影到由一组基Β组成的子空间中，将退化模型转化为正则化张量估计模型；S4、对背景张量分解得到的系数张量进行正则化约束，将核心张量以级联的方式分解和反演，去除退化张量的空间冗余信息；S5、将子空间Β和系数张量的约束项添加到结构化背景张量估计模型中，采用交替方向乘子法对得到的公式进行优化；S6、优化求解各参数，训练整个模型，实现红外小目标检测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京邮电大学 基于结构化背景张量估计方法的红外小目标检测方法

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