王会改
- 作品数：6 被引量：11H指数：2
- 供职机构：重庆大学通信工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金重庆市自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于形态成分稀疏表示的红外小弱目标检测被引量：2
- 2013年
- 信号稀疏表示的超完备字典可有效感知信号的各种结构特征。针对红外小弱目标检测问题,文中提出了一种基于图像形态成分分析(morphological component analysis,MCA)理论的自适应信号稀疏表示的小弱目标检测方法。该方法根据红外图像信号自适应的训练和构造超完备字典,并进一步分为反映目标信号特征的目标子字典和表示背景噪声的背景子字典。然后求取待检测图像块在超完备字典的稀疏表示系数,挖掘目标和背景的稀疏表示系数差异,最后通过量化和比较信号在目标子字典的表示系数检测小弱目标。实验结果证明了该方法的有效性。
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- 基于多尺度稀疏字典的红外小弱目标检测方法
- 本发明提出了一种基于多尺度稀疏字典的红外小弱目标检测算法，包括以下步骤：利用原始图像构造基于四叉树模型的多尺度自适应过完备字典；提取原图像的图像子块，将每个图像子块在多尺度稀疏字典中的各个子字典中进行稀疏分解，得到稀疏系...
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- 文献传递
- 基于形态成份稀疏表示的红外小弱目标检测方法
- 本发明提出了一种基于形态成分稀疏表示的红外小弱目标检测算法，包括以下步骤：采用K聚类奇异值分解法K_SVD生成原图像的自适应过完备字典；用分类函数将字典进一步分为表示目标形态的目标子字典和表示背景噪声成分的背景子字典；提...
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- 文献传递
- 基于混合高斯稀疏表示的红外小目标检测方法
- 本发明提出了一种基于混合高斯稀疏表示的红外小目标检测方法。包括以下步骤：采用K聚类奇异值分解法K_SVD自适应构建图像的超完备形态字典；基于目标信号常服从高斯分布的特点，采用高斯超完备字典将自适应超完备形态字典的原子分为...
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- 文献传递
- 基于多尺度自适应稀疏字典的小弱目标检测方法被引量：8
- 2014年
- 针对单尺度固定函数的滤波器难以有效剔除杂波和提高小弱目标检测性能的不足,文中研究建立多尺度自适应稀疏字典,提出了一种多尺度自适应形态稀疏字典检测小弱目标方法。首先根据图像信号内容建立多尺度自适应形态稀疏字典,并将图像信号在多尺度稀疏字典中进行稀疏分解;然后在分析小原子稀疏表示系数的基础上建立稀疏表示系数直方图,并利用指数函数拟合小尺度原子的稀疏表示系数直方图;最后,根据指数函数拟合参数在杂波、噪声和目标表现出的差异检测小弱目标。该多尺度稀疏字典利用大尺度原子描述图像背景杂波,小尺度原子捕获图像细小特征。实验结果表明,与小波算法和Contourlet算法相比,文中方法能更为有效地抑制背景杂波,减少背景残留,从而提高小弱目标检测性能。
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- 关键词：弱小目标检测
- 基于空时域稀疏表示的弱小运动目标检测技术
- 红外弱小运动目标检测与跟踪技术是光电成像探测系统研究的关键技术之一。由于探测器与深空目标之间的距离远,目标在成像上通常表现为面积小和信号弱的特点,并且易于淹没在各种杂波背景和强噪声中,使得目标检测与跟踪变得十分困难。因此...
- 王会改
- 关键词：红外弱小目标低信噪比序列图像
- 文献传递
