基于稀疏表示的复杂海天背景红外暗目标检测新法

本文提出了一种新颖的基于稀疏表示的红外暗淡目标检测方法，针对复杂的海天背景环境设计。在面对红外图像中的低对比度目标识别挑战时，该方法着重于利用稀疏编码理论，通过构建一个过完备的背景字典来有效地提取和区分背景特征与潜在的目标信号。 首先，作者们构建了一个包含多种海天背景下不同纹理和频率的背景字典，这个字典具有高度的表达能力，能够捕获背景中的复杂变化。过完备性确保了字典中包含了丰富的模式，即使在低信噪比条件下也能提供足够的信息用于后续处理。 在检测阶段，候选目标区域是通过稀疏重构误差来预测的。这种方法假设目标区域相对于背景来说，其像素值在稀疏表示下表现为较少的非零系数。通过计算候选区域与背景字典之间的匹配度，可以找到那些重构误差较大的区域，这些误差往往对应着潜在的目标存在。 然而，单纯依赖重构误差可能会引入误检，因此文章提出了两种约束相结合的策略。一是利用统计学上的置信度阈值，排除那些概率上不太可能为目标的候选；二是结合图像的上下文信息，通过相邻像素和邻域结构的分析来进一步确认目标候选。 在实验部分，作者展示了这种方法在实际红外图像数据集上的性能，包括准确率、召回率和漏检率等关键指标。结果显示，相比于传统的检测算法，基于稀疏表示的方法在处理红外暗淡目标时具有显著的优势，尤其是在复杂海天背景环境下，能有效减少假警报并提高目标检测的可靠性。 总结来说，这篇研究论文创新地将稀疏表示理论与红外图像处理相结合，解决了海天背景中红外暗淡目标检测的问题，对于提升红外目标检测系统的鲁棒性和准确性具有重要的理论和应用价值。