基于改进RPCA与引导滤波的红外小目标背景抑制算法

摘要

针对红外小目标图像背景复杂、受杂波干扰严重、目标识别难度高等问题,提出一种基于改进鲁棒性主成分分析与引导滤波的背景抑制方法.首先,利用改进的鲁棒性主成分分析算法对图像降维分解,得到低秩背景块和稀疏前景块,实现背景与目标分离;再利用引导滤波增强稀疏前景块的目标区域边缘轮廓,并利用均值滤波平滑背景区域、抑制杂波和噪声;最后重建低秩矩阵与增强的稀疏矩阵,得到背景抑制图像.实验结果表明,本方法对红外小目标图像具有较好的背景抑制效果.