公开(公告)号：CN118172543A

公开(公告)日：2024-06-11

申请号：CN202410410445.0

申请日：2024-04-07

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 胡悦 ,  肖彬

IPC: G06V10/25 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06V10/80 ,  G06V10/52

Abstract: 一种基于变换域张量深度展开的红外影像小目标检测方法，首先将原始影像分解成图像块，按顺序组合得到块张量，将张量视为目标块张量和背景块张量的组合；将张量奇异值分解推广到基于任意酉变换的版本，得到变换域张量核范数，并对目标块张量进行稀疏变换，将红外小目标检测建模为约束稀疏目标张量和低秩背景张量的凸优化问题；使用乘子交替方向法进行问题求解，并将迭代步骤展开到深度神经网络，使用深度网络自适应学习张量变换域；经过展开网络的迭代，最终从块张量中分解出目标块张量，按组合顺序还原即可实现红外小目标检测。本发明通过展开网络进行检测，有效利用数据的高维结构，以及增强网络可解释性和检测精度。同时，本发明在网络中加入捕获跨维度依赖关系的跨层特征融合模块，有效保留深层小目标的信息；在分配张量奇异值阈值时，通过计算不同通道的注意力来进行动态设置，可用于改善背景块张量的重构效果，提高检测精度。