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基于非凸张量光纤秩逼近的红外小目标检测( Infrared Small Target Detection via Nonconvex Tensor Fibered Rank Approximation )
X Kong C Yang S Cao C Li Z Peng
红外小目标检测在精确制导、红外告警等应用中发挥着重要作用。红外贴片张量(IPT)模型具有良好的检测性能，但仍存在一些挑战，如背景秩表示不准确，对噪声和稀疏干扰的鲁棒性差等。为了解决这些问题，本文提出了一种新的IPT模型。首先，为了更合理地逼近张量秩，将t-SVD推广为多模态t-SVD，并引入张量纤维秩。利用基于对数算子的张量纤维核范数（LogTFNN）对张量纤维秩进行非凸近似。其次，为了抑制强边缘、角点等稀疏干扰，利用局部结构张量提取先验信息。第三，利用超全变分(HTV)作为联合正则化项去除噪声。然后采用乘子交替方向法(ADMM)对模型进行求解。在20幅单帧红外图像和6个真实场景序列上对该算法进行了测试。大量实验表明，该算法对噪声和不同场景具有较强的鲁棒性。不同的评价指标也表明，与现有的检测方法相比，本文提出的算法在检测性能上具有显着的优势。
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