[发明专利]一种低秩矩阵分解的谱线检测方法

权利要求书

1.一种低秩矩阵分解的谱线检测方法，其特征在于步骤如下：

步骤1：对LOFAR图像进行预处理，使其符合图像处理时的数据的格式：具体方法为将维度为a×b频谱图像像素矩阵拉伸为只有一列，即(a×b)×1维的像素矩阵，并将要处理的频谱图像的拉伸后的像素矩阵拼接在一起，形成一个新的待处理的像素矩阵X；

步骤2：初始化低秩矩阵分解算法参数：初始化指示矩阵W，W是与X大小相同的指示矩阵，当拉伸后的像素矩阵中的元素x_ij丢失时，w_ij＝0；当元素x_ij可以被观测到的时候，w_ij＝1；随机初始化两个低秩矩阵和这两个低秩矩阵的秩为1，且矩阵的中的值随机的在区间[0,1]中取；

步骤3：初始化混合高斯分布参数：初始化混合高斯白噪声混合比例Π＝{π₁,π₂,…,π_K}和混合高斯白噪声方差∑＝{σ₁,σ₂,…,σ_K}；

步骤4：将预处理后的LOFAR图像素矩阵X作为输入，通过混合高斯分布低秩矩阵分解算法，得到输出：两个低秩矩阵U和V；

步骤5：计算谱线图像背景即噪声矩阵B＝UV^T，通过原始图像减去背景噪声来得到谱线图像，即谱线图像F＝X-B。

2.根据权利要求1所述的一种低秩矩阵分解的谱线检测方法，其特征在于所述的步骤3中：在没有先验知识的情况下，初始化包含有两个高斯分布的混合高斯分布函数时，混合比例就分别是0.5。