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基于块混合高斯低秩矩阵分解的毫米波图像异物检测方法

摘要

本发明公开了一种基于块混合高斯低秩矩阵分解的毫米波人体图像中隐匿物检测的方法,主要解决现有技术由于隐匿物散射回波弱造成成像质量低,及对隐匿物灰度值与人体相似时检测准确率低的问题。其实现方案为:1.去除原始毫米波人体图像中成像区域背景中的异常点,并按人体部位比例将人体图像划分为六部分;2.通过基于块的混合高斯低秩矩阵分解算法对人体各区域进行分解,得到低秩部分和稀疏部分;3.对稀疏部分利用形态学法进行二值化,去除小噪点,得到最终检测结果图。本发明在无需大量训练样本的情况下,提高了对毫米波人体图像中复杂多样的弱小目标检测率,检测到的隐匿物更完整,可用于检测机场、车站公共场所中人体携带的隐匿物。

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