基于加权红外斑块图像模型的小目标检测

为了进一步提高红外小目标检测的效果，提出了一种加权的红外斑块图像模型。 首先，作者指出，红外斑块图像模型中的核范数很容易在目标斑块图像中留下一些稀疏的背景边缘，从而导致背景估计不准确。 然后，为了克服该缺陷，采用了加权核规范来约束背景斑块图像，从而可以更好地保留背景边缘。 考虑到某些非目标稀疏点不能仅使用l 1范数来抑制，因此作者引入了重新加权的l 1范数以进一步增强目标图像的稀疏性。 最后，将提出的模型公式化为重加权的鲁棒主成分分析问题，并通过不精确的增强拉格朗日乘数法进行求解。 大量实验表明，该模型在抑制背景杂波和检测目标方面优于其他六种竞争方法。