[發(fā)明專利]一種基于紅外視頻圖像的小目標檢測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201911325125.0
• 申請日: 2019-12-20
• 公開（公告）號: CN111160181B
• 公開（公告）日: 2022-07-05
• 發(fā)明（設計）人: 梁軍利;程志偉;劉睿愷
• 申請（專利權）人: 西北工業(yè)大學
• 主分類號: G06V20/40
• 分類號: G06V20/40;G06V20/20
• 代理公司: 西安弘理專利事務所 61214
• 代理人: 曾慶喜

1.一種基于紅外視頻圖像的小目標檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：將M幀紅外視頻序列的每一幀作為列向量輸入，構成數(shù)據(jù)矩陣；

步驟2：假設步驟1中輸入的數(shù)據(jù)矩陣由背景、目標和干擾噪聲三部分構成，基于陣列信號處理的理論，建立以魯棒矩陣近似理論為背景建模方式，外加基于目標稀疏表達項和抗噪聲干擾項的紅外視頻圖像目標檢測模型；具體為：

假設數(shù)據(jù)矩陣r＝[r₁(t),r₂(t)…r_n(t)]由背景、目標和干擾噪聲三部分構成，以魯棒矩陣近似理論為基礎進行背景建模，通過將各陣元輸出進行加權求和，將輸入的紅外視頻信號導向至背景部分，即接收期望的背景信號并抑制其他信號；采用稀疏表達項對前景目標建模求解；通過噪聲由與背景和前景所構成的原始數(shù)據(jù)近似的殘差來進行抑制干擾項的建模，即假設將場景自身的變化以及環(huán)境帶來的影響統(tǒng)一認為是干擾項，通過抑制因子達到去除干擾的效果，建立基于紅外視頻圖像目標檢測模型：

其中，r為輸入的數(shù)據(jù)矩陣，S為稀疏目標部分，b為背景部分，a為導向矢量，λ₁和λ₂為折中系數(shù)，||·||^p為l_p范數(shù)，||·||_F為Frobenius范數(shù)；

步驟3：運用交替方向乘子法求解步驟2中得到的紅外視頻圖像目標檢測模型，得到紅外視頻背景部分和目標部分的最優(yōu)解；包括以下步驟：

步驟3.1：根據(jù)ADMM，引入輔助變量Z＝r-S，構造拉格朗日函數(shù)；構造的拉格朗日函數(shù)如下：

其中，Y為拉格朗日乘子，ρ控制ADMM算法迭代步長，||S||^p中0＜p＜1，p越接近0，S越稀疏；

步驟3.2：對步驟3.1中構造的拉格朗日函數(shù)進行分布優(yōu)化，從而得到分離出的背景b和目標S；包括以下步驟：

步驟3.2.1：固定{Z(t),S(t),Y(t)}，分別更新{b(t+1),S(t+1)}；

忽略無關項，分為兩個子問題進行求解，求解背景b的公式簡化為：

即求解：

求解可得b(t+1)

求解稀疏前景S，忽略無關項，公式簡化為：

即求解：

其中，進一步，上式可以劃分為n個子問題求解：

其中S_n，分別是S、中的第n個元素，所得最優(yōu)解即稀疏目標部分；

步驟3.2.2：固定{b(t+1),S(t+1),Y(t)}，更新{Z(t+1)}；

忽略無關項，公式簡化為：

采用固定點迭代法求解上式即可得Z(t+1)；

步驟3.2.3：固定{b(t+1),S(t+1),Z(t+1)}，更新{Y(t+1)}

Y(t+1)＝Y(jié)(t)+ρ(Z(t+1)-r+S(t+1)) (14)

重復步驟3.2.1-步驟3.2.3直至達到最大迭代次數(shù)或收斂閾值，即可解得背景b和目標S；

步驟4：將步驟3求解得到的背景部分和目標部分轉(zhuǎn)換到視頻形式并輸出。