【英文题名】
Infrared Small Target Detection and Tracking Based on Image Sparse Representation
【作者】
唐峥远 ;
【导师】
姚莉秀 ;
【学位授予单位】
上海交通大学 ;
【学科专业名称】
模式识别与智能系统
【学位年度】
2012
【论文级别】
硕士
【网络出版投稿人】
上海交通大学
【网络出版投稿时间】
2012-05-08
【关键词】
红外小目标 ;
目标检测 ;
目标跟踪 ;
稀疏表示 ;
字典学习 ;
【英文关键词】
Infrared small target ;
target detection ;
target tracking ;
sparse representation ;
dictionary learning ;
【中文摘要】
随着科学技术的发展,红外设备和红外技术得到了越来越广泛的应用,红外图像的处理与识别随之也扮演越来越重要的角色。在红外图像中目标距离较远且噪声干扰较大,对红外小目标的检测和跟踪技术提出了巨大的挑战。
近年来,伴随着压缩传感的兴起,稀疏表示理论作为压缩传感的基础也受到了广泛的关注。它不再受限于传统的傅里叶变换、小波变换等对于基函数的构造,而是采用冗余的超完备字典来实现对信号的表示。在超完备字典中,基原子的个数总是大于它自身的维数,因此寻找采用最少的基原子来对信号进行最优表示的方法,即稀疏表示应运而生。虽然稀疏表示的理论仍然在进一步的探索和完善中,但是其在信号处理领域的应用已经收获了许多优秀的成果,展现出了未来发展的巨大潜能。
本文正是基于上述背景,采用基于图像稀疏表示的技术对红外小目标检测和跟踪进行了深入的研究。在前人对于红外小目标研究的基础上,本文进一步提出了新的检测和跟踪算法:
1.采用图像稀疏表示理论来获得待测子图像块在超完备字典下的稀疏表示系数,其中超完备字典由修正高斯灰度模型建立。由于目标子图像块和背景子图像块在稀疏域中表现出显著的差异性,因此通过评估整幅图像的稀疏集中程度可以获...
【英文摘要】
With the development of modern science, infrared related techniques have been extensively used and infrared image processing and recognition also play a more and more important role. Because of far distance when equipment capturing object and large noise in the environment, small target detection and tracking is always a challenge area.
Recently, compressed sensing which is based on sparse representation theory attracts huge attentions. Instead of being constrained to traditional basis construction such...
【更新日期】
2012-05-15
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