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申请/专利权人：电子科技大学
摘要：本发明涉及图像处理及机器视觉技术领域，提出了一种多波段稀疏特征融合的卷云类虚警源检测方法，主旨在于解决卷云类虚警源检测系统无法准确检测具有稀疏性卷云的问题。为此，本发明提出了一种多波段稀疏特征融合的卷云类虚警源检测方法，捕捉卷云的稀疏特征与细节，更加接近卷云类虚警源的成像本质。主要技术包括：S1、读入多波段原始遥感图像；S2、通过移动局部窗口构建各波段张量块；S3、对构建的各波段张量块进行低秩稀疏分解，将卷云类虚警源检测问题转化为环式张量的恢复及最优化问题；S4、进行卷云类虚警源重建；S5、将各波段的卷云检测结果进行波段融合并二值化，得到最终的卷云检测结果。
主权项：1.一种多波段稀疏特征融合的卷云类虚警源检测方法，其特征在于：包括如下步骤：S1、读入多波段原始红外遥感图像fi；S2、通过大小为ws×ws的窗口对多波段红外原始遥感图像fi进行遍历处理，划分出l个图像块，得到多波段红外原始遥感图像fi的各波段的结构张量块，即构成ws×ws×l大小的原始块张量块S3、局部结构张量的分解：按照红外块张量模型，将步骤S2构建的原始块张量块进行基于环式张量结构的低秩、稀疏迭代分解，得到分解后的图像块，所述分解后的图像块包括背景张量块和卷云类虚警源张量块S4、局部结构块张量的重构：对步骤S3得到的各波段的背景张量块和卷云类虚警源张量块分别进行重构，重构的步骤与步骤S2中构建各波段的结构张量块的步骤相反，把划分出来的背景张量块和卷云类虚警源张量块按其在多波段原始红外遥感图像fi中的顺序进行拼接，得到各波段的背景图像Bi和卷云类虚警源图像Ci；S5、对S4得到的各波段的卷云类虚警源图像Ci进行基于加权平均的多波段融合，得到多波段融合图像I，将融合图像I进行自适应阈值分割，得到最终的卷云类虚警源检测图像D。
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百度查询： 电子科技大学 一种多波段稀疏特征融合的卷云类虚警源检测方法
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