[发明专利]基于3DATV约束的SPCP红外弱小目标检测方法

权利要求书

1.基于3DATV约束的SPCP红外弱小目标检测方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤1：构建原始图像D的三阶张量其中m和n表示图像的长和宽；

步骤2：提取原始图像D的先验信息，构建先验权重张量其中

步骤3：利用张量核函数||·|||_*和张量l₁范数，结合三维的各向异性全变分约束，构建目标函数，将三阶张量和先验信息权重张量输入目标函数，并利用ADMM求解目标函数获取背景张量和目标张量其中

步骤4：根据背景张量和目标张量重构背景图像B和目标图像T，其中

步骤5：对目标图像T进行自适应阈值分割确定目标的位置，输出目标检测结果；

所述步骤3中构建目标函数包括如下步骤：

步骤3a.1：三阶张量由低秩张量和稀疏张量构成，将张量核范数约束低秩张量张量ll范数约束稀疏张量结合3DATV约束构建SPCP目标函数，公式如下：

其中δ表示噪声的强弱程度，λ和β表示平衡系数，||·||_*表示张量的核函数，||·|||₁表示张量l_l范数，||·||_3DATV表示三维各向异性全变分约束，||·||_F表示Frobenius范数；

步骤3a.2：令表示稀疏权重张量，其中根据稀疏权重张量和先验权重张量定义权重张量其中公式如下：

其中，ξ表示大于0的正数，./表示两个张量之间对应的元素相除，改写目标函数如下：

步骤3a.3：将上述目标函数改写为无约束形式：

其中，μ＞0表示权重系数；

步骤3a.4：引入四个辅助变量以及并令D_h为水平的差分算子，D_v为垂直的差分算子，D_z为第三维的差分算子，改写原目标函数如下：

其中α表示权重，则可得改写后目标函数的增广拉格朗日方程如下：

其中，和表示拉格朗日乘子，ρ表示非负的惩罚因子，⊙表示哈达马积，·表示内积运算。

2.根据权利要求1所述的基于3DATV约束的SPCP红外弱小目标检测方法，其特征在于：所述步骤1包括如下步骤：

步骤1.1：获取原始图像D，其中，m和n分别表示图像的长和宽；

步骤1.2：采用大小为p×p的滑动窗口w、按步长为s遍历原始图像D；

步骤1.3：将每次滑动窗口w中的大小为的图像小块作为一个正面切片，根据窗口滑动q次数，重复步骤1.2直至遍历完成，将所有正面切片组成新的三阶张量