基于超完备稀疏表示的红外小目标检测方法

摘要

一种图像处理技术领域的基于超完备稀疏表示的红外小目标检测方法，包括以下步骤：采用二维高斯模型生成若干红外目标样本图像，进而构造红外目标超完备字典；将测试图像划分为若干子图像，分别对每个子图像进行提取表示系数处理，得到每个子图像在红外目标样本图像的超完备字典下的表示系数；对表示系数进行指标化处理，得到每个子图像的稀疏系数；当子图像的稀疏系数大于阈值τ时，则该子图像内存在目标，从而得到目标的位置。本发明不需要进行训练，实现起来更加简单；能够更加有效地抓住目标的内在几何特征，即图像子块在该字典下的表示系数具有更加显著的差异性，能够更好的抑制背景，突出目标，得到更高的检测率。

主权项

一种基于超完备稀疏表示的红外小目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步，采用二维高斯模型生成W个红外目标样本图像，进而构造红外目标超完备字典；第二步，将测试图像划分为若干m×m的子图像，分别对每个子图像进行提取表示系数处理，得到每个子图像在红外目标样本图像的超完备字典下的表示系数；第三步，对表示系数进行指标化处理，得到每个子图像的稀疏系数；第四步，当子图像的稀疏系数大于阈值τ时，则该子图像内存在目标，从而得到目标的位置。