紅外小目標圖像快速核稀疏表示理論與方法研究

《紅外小目標圖像快速核稀疏表示理論與方法研究》是依託哈爾濱工業大學，由魏長安擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：紅外小目標圖像快速核稀疏表示理論與方法研究
• 依託單位：哈爾濱工業大學
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：魏長安

項目摘要

紅外小目標圖像信雜比低、對比度差、目標尺寸小、缺乏形狀與紋理信息，對小目標進行檢測與跟蹤一直是計算機視覺領域的熱點與難點問題，很多學者對此展開研究，但進展緩慢，亟需引入新理論、新方法。稀疏表示能夠用較小的數據量捕捉圖像中感興趣目標的信息，在圖像分類、人臉識別等圖像處理領域取得了較好的效果，尤其是最近提出的核稀疏表示理論，進一步解決了稀疏表示在處理圖像非線性問題上存在的理論瓶頸問題，在紅外小目標圖像處理上具有理論優勢。本項目重點開展快速核稀疏表示理論研究及其在紅外小目標圖像處理上的套用方法研究，突破紅外小目標圖像快速核稀疏表示、核稀疏字典生成兩個關鍵科學問題，研究基於核稀疏表示的紅外小目標檢測與跟蹤算法，建立核稀疏紅外小目標圖像處理方法體系。本項目研究不僅能夠進一步完善核稀疏表示理論，而且為紅外小目標圖像處理提供新的理論依據和處理方法，有望提高處理能力。

結題摘要

本項目重點開展了快速核稀疏表示理論研究及其在紅外小目標圖像處理上的套用方法研究，實現了紅外小目標圖像快速核稀疏表示。稀疏表示能夠用較小的數據量捕捉圖像中感興趣目標的信息，核稀疏表示理論，進一步解決了稀疏表示在處理圖像非線性問題上存在的理論瓶頸問題，在紅外小目標圖像處理上具有理論優勢。 在紅外小目標核稀疏表示理論基礎上，對紅外小目標的檢測方法進行研究。首先利用大量包含小目標的圖像塊生成向量，並通過正則化構建超完備字典。然後，在待檢測圖像中通過移動視窗逐個獲取子圖像，利用相同方法獲取正則化向量，映射到核空間，並利用生成的超完備字典進行核稀疏表示。以正相關指標（PCI）作為判定準則，對紅外小目標進行檢測。 本項目重點對基於核稀疏表示的機載前視紅外目標（FLIR）跟蹤方法進行研究。針對FLIR成像平台的自運動，以及目標姿態變化、光照變化、部分遮擋等因素，在跟蹤過程中目標外觀會實時發生複雜的變化，本項目通過核稀疏表示方法魯棒地描述目標，利用粒子濾波方法對紅外目標進行跟蹤。受人類視覺系統的顯著性檢測能力啟發，假設顯著區域存在目標可能性較大，根據譜殘差法獲得原始圖像的顯著圖，根據粒子在顯著圖中的觀測結果使粒子集合向顯著區域遷移，重新構建目標狀態空間，當目標狀態會在單位時間內發生明顯的變化時，通過增加粒子的多樣性確保覆蓋真實的目標狀態。 通過本項目研究，共培養兩位博士研究生，其課題直接來源於本項目研究內容，或與本項目相關的關鍵技術。共發表科技論文5篇，其中SCI/EI雙檢期刊2篇，EI檢索3篇。