ABSTRACT Den robusta och effektiva upptäckten av små infraröda mål är en nyckelteknik för infraröda sök- och spårsystem. Flera robusta huvudkomponentanalysmetoder (RPCA) har utvecklats nyligen, vilket har uppnått den senaste prestandan. Det finns dock fortfarande två nackdelar: 1) det falska larmförhållandet skulle öka under den tunga bakgrunden skräp och buller och 2) dessa metoder är vanligtvis tidskrävande och inte lämpliga för realtidsbearbetning. För att lösa detta problem föreslås en IPT-modell (infrarött patchtensor) baserad på vägd tensorkärnnorm i detta dokument. Först omvandlas den infraröda bilden till IPT. Med tanke på summan av de nukleära normer som antagits i IPT-modellen är inte tensorns konvexa hölje, och lösningen är i stort sett suboptimal. Den tensor nukleär norm antas för att återställa den underliggande låg-rank bakgrund tensor och gles mål tensor, och beräkning komplexiteten kan minskas dramatiskt med hjälp av tensor Singular Value Decomposition. Dessutom, för att ytterligare undertrycka bakgrund skräp, en vikt tensor införlivas med tensor nukleär norm för att bevara bakgrundskanterna bättre. Därefter är separationen mellan mål och bakgrund formulerad som en konvex viktad tensor RPCA modell. Slutligen kan den föreslagna modellen lösas med multiplikatorernas växelriktningsmetod. Omfattande experiment visar att den föreslagna modellen överträffar andra state-of-the-art när det gäller prestanda och effektivitet. INDEX TERMS Infrared patch-tensor modell, liten måldetektion, viktad tensor robust huvudkomponentanalys.
Med tanke på SNN är inte konvex kuvert av låg-rank bakgrund tensor, en viktad tensor nukleär norm med omviktad infraröd patch-tensor (WNRIPT) modell föreslås i REF.
Infrared Patch-Tensor Model With Weighted Tensor Nuclear Norm for Small Target Detection in a Single Frame
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}