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La détection robuste de petits cibles est l'une des techniques clés dans les applications de recherche et de suivi infrarouges. Une nouvelle méthode de détection de petits cibles dans une seule image infrarouge est proposée dans cet article. Initialement, le modèle d'image infrarouge traditionnel est généralisé à un nouveau modèle d'image en patch infrarouge en utilisant la construction de patch locaux. Ensuite, en raison de la propriété d'auto-corrélation non locale de l'image de fond infrarouge, sur la base du nouveau modèle, la détection de petits cibles est formulée comme un problème d'optimisation de récupération de matrices de faible rang et éparses, qui est efficacement résolu en utilisant une recherche stable de composantes principales. Enfin, une méthode de segmentation adaptative simple est utilisée pour segmenter l'image cible et le résultat de la segmentation peut être affiné par un post-traitement. D'importantes expériences sur des données synthétiques et réelles montrent que, sous différents arrière-plans de désordre, la méthode proposée fonctionne non seulement de manière plus stable pour différentes tailles de cibles et des valeurs de rapport signal à désordre, mais a également de meilleures performances de détection par rapport aux méthodes de référence conventionnelles.
Gao et al. (Mercredi,) ont étudié cette question.