在复杂动态背景下的运动目标检测往往会产生前景目标提取不完全、将动态背景误检为前景等问题。针对上述问题，提出了一种结合非凸秩近似函数和三维全变分正则项的运动目标检测模型。该模型在原始鲁棒主成分分析模型的基础上，引入非凸秩近似函数来刻画视频背景部分的低秩性，并利用三维全变分正则项在时间和空间上对前景部分进行约束，最后采用交替方向乘子法对该模型进行求解。实验结果表明，所提模型在处理动态背景、恶劣天气等复杂场景时能有效提高运动目标检测的准确性，并且比现有方法具有更好的视觉效果。

针对雨雪天气条件下的运动目标检测受到天气的影响较大,提出一种融合全变分(TV)正则化和Rank-1约束鲁棒主成分分析(RPCA)模型的视频序列运动目标检测算法。利用RPCA这一工具,在低秩稀疏分解框架下,采用Rank-1约束描述背景层的强低秩性,利用TV正则化结合L1范数对前景目标的稀疏性和空间连续性进行约束,从而弥补现有RPCA模型的不足。针对所提模型,采用交替迭代乘子法的思想结合增广拉格朗日乘子法对目标函数进行优化求解。实验结果表明,所提算法不仅能够准确检测出运动目标,而且具有较短的运行时间,这为视频的实时检测提供参考。与其他同类算法相比,所提算法不仅检测效果更佳,而且在F测度值、召回率和准确率的定量评价中均有优越性。

复杂环境中的目标检测受到很多因素的影响,传统的鲁棒主成分分析(RPCA)无法从受干扰的数据中获得最低秩表示,为此,提出了一种融合l1-全变分(TV)正则化约束RPCA模型的视频去噪和目标检测算法。以RPCA为基础,在低秩稀疏分解框架下,使用核范数的低秩性对背景进行建模,利用三维TV正则化结合l1正则化对前景目标的稀疏性和空间连续性进行约束,再结合l2范数正则化约束噪声部分,从而弥补现有RPCA模型的不足。采用交替迭代的思想,利用增广拉格朗日乘子法对目标函数进行优化求解,实现了复杂环境下的去噪和目标检测。实验结果表明,本文算法不仅能准确检测出噪声干扰下的运动目标,而且保持了较快的运行速度,为视频的实时检测提供了参考。与其他同类算法相比,不仅检测效果更佳,而且在定量评价的三项指标中均具有优越性。

针对现有的红外与可见光图像融合算法存在融合图像的对比度与清晰度降低和细节纹理信息丢失等问题,提出将鲁棒主成分分析(RPCA)、压缩感知(CS)和非下采样轮廓波变换(NSCT)相结合的融合算法。首先对两幅源图像分别进行预增强处理,应用RPCA分解得到相应的稀疏分量和低秩分量;然后对稀疏矩阵利用结构随机矩阵压缩采样,利用高斯梯度-信息反差对比度(GG-DCI)压缩融合,经正交匹配追踪法(OMP)重构;接着对低秩矩阵采用NSCT分解成低频子带和高频子带,低频子带选用区域能量-直觉模糊集(RE-IFS)融合,最高频子带利用最大绝对值规则融合,其他高频子带选用自适应高斯区域方差融合;最后将融合后的稀疏分量和低秩分量叠加得到融合图像。实验结果表明,本文算法相比其他算法能够更好地提高融合图像的对比度和清晰度,保留了丰富的细节纹理信息,客观评价指标也总体优于现有算法,有效提升了红外与可见光图像的融合效果。

针对红外图像中由复杂背景和目标多形态带来的单帧检测暗弱小目标比较困难的问题,提出了一种先进行阈值分割粗提取,后进行多点信噪比精检测的算法。在粗提取阶段,提出了改进的基于稳健主成分分析(RPCA)的阈值分割算法,利用邻域稀疏度均值与整幅稀疏图像均值的比值进行阈值分割,从而进一步剔除孤立噪点和背景云层边缘的杂波。在精检测阶段,提出了基于统计特性的多点恒虚警检测算法,统计候选点在邻域内每个像元的信噪比,利用虚警率门限和统计数量阈值筛选目标点,从而克服由小目标能量弥散带来的多形态特征问题。实验结果表明,所提算法在复杂背景下的探测率达到95.6%,与利用单像元和邻域像元均值计算信噪比的方法相比,虚警率分别降低了56.1%和47.1%。

针对冲击噪声下因接收信号二阶及以上矩不存在而产生性能恶化的问题, 提出一种基于QR分解和鲁棒性主成分分析法 (QR-RPCA)的双基地多输入多输出 (MIMO)雷达参数估计方法。针对RPCA算法适用于实数矩阵处理的情况, 先将复数信号转化为实数; 然后根据冲击噪声的稀疏特点与目标信号矩阵的低秩特点, 利用 QR-RPCA算法将低秩信号矩阵从受冲击噪声污染的接收信号中提取出来, 并直接得到信号子空间, 该算法避免了传统 RPCA算法中的大规模奇异值分解, 时间复杂度有所降低; 最后根据信号子空间并利用旋转不变信号参数估计技术 (ESPRIT)对目标方位进行估计。理论与仿真表明, 本文算法相较于其他消除冲击噪声的算法, 对于低特征指数的冲击噪声具有更好的估计性能。