基于形态成分稀疏表示的红外小弱目标检测

信号稀疏表示的超完备字典可有效感知信号的各种结构特征。针对红外小弱目标检测问题,文中提出了一种基于图像形态成分分析(morphological component analysis,MCA)理论的自适应信号稀疏表示的小弱目标检测方法。该方法根据红外图像信号自适应的训练和构造超完备字典,并进一步分为反映目标信号特征的目标子字典和表示背景噪声的背景子字典。然后求取待检测图像块在超完备字典的稀疏表示系数,挖掘目标和背景的稀疏表示系数差异,最后通过量化和比较信号在目标子字典的表示系数检测小弱目标。实验结果证明了该方法的有效性。