复杂环境中的目标检测受到很多因素的影响,传统的鲁棒主成分分析(RPCA)无法从受干扰的数据中获得最低秩表示,为此,提出了一种融合l1-全变分(TV)正则化约束RPCA模型的视频去噪和目标检测算法。以RPCA为基础,在低秩稀疏分解框架下,使用核范数的低秩性对背景进行建模,利用三维TV正则化结合l1正则化对前景目标的稀疏性和空间连续性进行约束,再结合l2范数正则化约束噪声部分,从而弥补现有RPCA模型的不足。采用交替迭代的思想,利用增广拉格朗日乘子法对目标函数进行优化求解,实现了复杂环境下的去噪和目标检测。实验结果表明,本文算法不仅能准确检测出噪声干扰下的运动目标,而且保持了较快的运行速度,为视频的实时检测提供了参考。与其他同类算法相比,不仅检测效果更佳,而且在定量评价的三项指标中均具有优越性。
