基于稀疏增強重加權與掩碼塊張量的紅外弱小目標檢測

摘要： 高度異構的復雜背景破壞了場景的低秩性，現有算法難以利用低秩稀疏恢復方法從背景中分離出小目標。為了解決上述問題，本文將小目標檢測問題轉化為張量模型的凸優化函數求解問題，提出基于稀疏增強重加權與掩碼塊張量的檢測模型。首先，將掩碼塊圖像以堆疊方式擴展至張量空間，并構建掩碼塊張量模型以篩選候選目標。在此基礎上，利用結構張量構建稀疏增強重加權模型以抑制背景雜波，克服凸優化函數求解過程中設...