为了提高海上红外弱小目标检测的检测精度和实时性,提出了一种基于加权场景先验的红外弱小目标检测方法.该方法首先利用目标的稀疏特性以及海面场景的非局部自相关特性,将目标和背景的分离问题转化为恢复低秩和稀疏矩阵的鲁棒主成分分析...为了提高海上红外弱小目标检测的检测精度和实时性,提出了一种基于加权场景先验的红外弱小目标检测方法.该方法首先利用目标的稀疏特性以及海面场景的非局部自相关特性,将目标和背景的分离问题转化为恢复低秩和稀疏矩阵的鲁棒主成分分析(Robust Principal Component Analysis,RPCA)问题.之后,将海面背景的先验特征信息通过加权核范数的方式加入模型,加快算法中目标和背景图像块矩阵的分解速度.最后,通过引入交替方向乘子法(ADMM)算法进一步加速求解的迭代速度.实验结果表明:该算法能有效地提高目标检测准确率,算法实时性较原算法提高了120%.展开更多
针对低信噪比情况下地震信号同相轴不易识别的问题,提出用C-WNNM方法来压制地震勘探资料中的随机噪声.给出了基于WNNM的低秩逼近理论,利用地震信号在时间和空间上具有一定的相似性这一特点来构建近似低秩矩阵,并且由CEEMD分解得到的IMF...针对低信噪比情况下地震信号同相轴不易识别的问题,提出用C-WNNM方法来压制地震勘探资料中的随机噪声.给出了基于WNNM的低秩逼近理论,利用地震信号在时间和空间上具有一定的相似性这一特点来构建近似低秩矩阵,并且由CEEMD分解得到的IMF1分量来近似估计局部噪声方差,从而获得更加精确的权值.经过迭代逼近得到最终去噪后的信号.对由雷克子波生成的模拟地震勘探资料进行C-WNNM滤波处理.结果表明,在地震数据存在强噪声的情况下,该方法能够有效压制随机噪声并且能够更好地保留有效信号,信噪比相比于原始WNNM算法提高了3 d B左右.展开更多
文摘为了提高海上红外弱小目标检测的检测精度和实时性,提出了一种基于加权场景先验的红外弱小目标检测方法.该方法首先利用目标的稀疏特性以及海面场景的非局部自相关特性,将目标和背景的分离问题转化为恢复低秩和稀疏矩阵的鲁棒主成分分析(Robust Principal Component Analysis,RPCA)问题.之后,将海面背景的先验特征信息通过加权核范数的方式加入模型,加快算法中目标和背景图像块矩阵的分解速度.最后,通过引入交替方向乘子法(ADMM)算法进一步加速求解的迭代速度.实验结果表明:该算法能有效地提高目标检测准确率,算法实时性较原算法提高了120%.
文摘针对低信噪比情况下地震信号同相轴不易识别的问题,提出用C-WNNM方法来压制地震勘探资料中的随机噪声.给出了基于WNNM的低秩逼近理论,利用地震信号在时间和空间上具有一定的相似性这一特点来构建近似低秩矩阵,并且由CEEMD分解得到的IMF1分量来近似估计局部噪声方差,从而获得更加精确的权值.经过迭代逼近得到最终去噪后的信号.对由雷克子波生成的模拟地震勘探资料进行C-WNNM滤波处理.结果表明,在地震数据存在强噪声的情况下,该方法能够有效压制随机噪声并且能够更好地保留有效信号,信噪比相比于原始WNNM算法提高了3 d B左右.
