[发明专利]基于压缩感知框架的目标检测方法

摘要

一种基于压缩感知框架的目标检测方法，属于图像处理领域，其检测过程为：对待检测场景X＝[x1，x2，...，xl]进行分块压缩观测得到Y＝[y1，y2，...，yl]；选取待检测目标测试样本xb由所选取的待检测目标测试样本得权值d，压缩感知重构观测向量；分析重构图像Xe，如果重构图像中某观测块区域相对其它观测区域得到较显著的重构效果，便证明待检测场景中含有待检测目标；如果所待检测的目标并未在场景中凸现，可减小权值有效性参数m并修改权值sb，重复重构过程直到m＝N/10，若观测区域还未有较显著的重构效果便证明待检测图像中不存在待检测目标。本发明所需要的图像数据显著减少，针对测试样本为待检测目标的亮度变化或加噪变化效果明显，待检测目标块重构效果好于背景块，可用于图像目标自动检测。

主权项

一种基于压缩感知框架的目标检测方法，包括如下步骤：1)对待检测场景X＝[x1，x2，...，xl]分块，对每个图块进行稀疏表示，对每个稀疏表示系数进行压缩观测得到观测向量Y＝[y1，y2，...，yl]；2)选取待检测目标测试样本xb进行DCT变换后得到其稀疏表示系数sb；3)由所选取的待检测目标测试样本xb和观测向量Y得到权值d，选取权值有效性评价参数m和γ对观测向量Y用加权L1范数方法进行压缩感知重构；4)对重构图像Xe分析，如果重构图像中某个或某些场景块区域相对于其它场景区域得到了较显著的重构效果，那么便证明待检测场景中含有待检测目标；如果并未得到理想的重构效果图，即所待检测的目标并未在场景中凸现出来，那么可减小权值有效性评价参数m，重新计算权值d，重复步骤3)～4)直到m＝N/10，N表示每个观测块所拉成的向量的大小，若此时还未有观测区域的较显著的重构效果便证明待检测图像中不存在待检测目标。