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为提高红外行人目标的正确检测率,优化检测算法的计算复杂度,提出一种基于图像重组和矩阵恢复的红外行人目标检测算法。将原始图像重组成由图像子块构成的模型图像;将红外行人目标的检测问题转换为求解鲁棒主成分分析的优化问题,运用增广拉格朗日乘子算法将模型图像分解为背景图像和目标图像;通过一种自适应阈值方法,消除噪声并分割出行人目标。实验结果表明,该方法能有效准确地检测出行人目标,较同类方法有更好的实时性。