基于鲁棒主成分分析的红外图像小目标检测

摘要

鲁棒的小目标检测是红外目标搜索与跟踪的关键技术,提出一种改进的单帧红外图像小目标检测算法.该方法将原始红外图像通过预处理变换到新的红外块图像模式,在红外块图像上,将红外图像小目标检测问题转换为低秩矩阵和稀疏矩阵分离的鲁棒主成分分析(RPCA)问题.考虑到红外图像中噪声和杂波的存在,用交替方向方法求解带噪声的RPCA问题,获得稀疏目标图像,并对获得的稀疏目标图像采用简单的图像分割算法进行目标检测.对空天、海天、天云、海面4种不同场景的红外图像小目标检测,进行仿真实验,结果验证了所提出算法的有效性.