[发明专利]基于空时稀疏表示的红外小弱目标检测方法

摘要

本发明提出了一种基于空时稀疏表示的红外小弱目标检测方法，包括以下步骤从连续多帧图像的相同位置处提取一定大小的三维空时图像块作为训练样本；运用K聚类奇异值分解法学习训练样本并构建图像空时超完备字典；运用正交匹配跟踪算法将连续多帧图像信号在空时超完备字典进行稀疏分解，提取图像信号在空时超完备字典中的稀疏表示系数；计算稀疏表示系数的稀疏度，并对稀疏表示系数取值较大的空时原子及其运动速度和方向进行以正比于稀疏表示系数的比重加权判断，检测出运动目标及其运动信息。本发明能突破现有空域超完备字典仅能表示目标形态信息的局限，能同时刻画目标的运动信息和形态信息，有效提高红外小弱目标的运动检测能力。

主权项

一种基于空时稀疏表示的红外小弱目标检测方法，其特征在于，包括步骤：(1)从连续多帧图像的相同位置处提取一定大小的三维空时图像块形成空时图像训练样本；(2)采用K聚类奇异值分解法K_SVD学习训练样本构建图像空时超完备字典，其中字典中空时原子的时域长度与连续图像的帧数相等；(3)采用正交匹配跟踪OMP算法将待检测的空时三维图像F在空时超完备字典D进行稀疏分解，提取空时三维图像F在空时超完备字典中的稀疏表示系数αx,y,k；(4)计算稀疏表示系数的稀疏度，如果稀疏度大于一定阈值，则对稀疏表示系数取值较大的空时原子及其中目标的运动速度和方向进行以正比于稀疏表示系数的比重加权判断，检测出目标的运动信息；所述步骤(4)计算稀疏表示系数的稀疏度，即统计非零稀疏表示系数的数量count以及非零稀疏表示系数的最大值max(αx,y,k)，然后两者相除，即如果稀疏度大于一定阈值，则对其中稀疏表示系数取值较大的原子所表现出的运动速度和方向进行以正比于稀疏表示系数的比重加权判断，检测出运动目标，其中，稀疏表示系数取值较大的原子数量不多于3个。