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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113723483A(43)申请公布日2021.11.30(21)申请号202110960255.2(22)申请日2021.08.20(71)申请人中国人民解放军海军航空大学地址264001山东省烟台市芝罘区二马路188号科研学术处(72)发明人但波王明泽刘瑜王亮高山谭大宁尉豪轩卢中原(74)专利代理机构北京高沃律师事务所11569代理人杨媛媛(51)Int.Cl.G06K9/62(2006.01)G06K9/00(2006.01)G06N3/04(2006.01)权利要求书3页说明书11页附图3页(54)发明名称一种基于鲁棒主成分分析的图像融合方法及系统(57)摘要本发明涉及一种基于鲁棒主成分分析的图像融合方法及系统,方法包括:获取穿墙雷达回波信号;对所述穿墙雷达回波信号进行鲁棒主成分分析,建立回波域联合低秩稀疏模型;利用BP算法对所述穿墙雷达回波信号进行处理,得到原始图像;对所述原始图像进行鲁棒主成分分析,建立图像域联合低秩稀疏模型;利用光滑化快速交替线性化方法分别对所述回波域联合低秩稀疏模型和所述图像域联合低秩稀疏模型进行求解,确定回波域目标图像和图像域目标图像;对所述回波域目标图像和所述图像域目标图像进行指数加权联乘融合处理,得到融合图像。本发明能够提高杂波和目标分离的准确性,从而提高目标检测的准确性。CN113723483ACN113723483A权利要求书1/3页1.一种基于鲁棒主成分分析的图像融合方法,其特征在于,包括:获取穿墙雷达回波信号;对所述穿墙雷达回波信号进行鲁棒主成分分析,建立回波域联合低秩稀疏模型;利用BP算法对所述穿墙雷达回波信号进行处理,得到原始图像;对所述原始图像进行鲁棒主成分分析,建立图像域联合低秩稀疏模型;利用光滑化快速交替线性化方法分别对所述回波域联合低秩稀疏模型和所述图像域联合低秩稀疏模型进行求解,确定回波域目标图像和图像域目标图像;对所述回波域目标图像和所述图像域目标图像进行指数加权联乘融合处理,得到融合图像。2.根据权利要求1所述的基于鲁棒主成分分析的图像融合方法,其特征在于,所述回波域联合低秩稀疏模型为:其中,Uw为杂波信号矩阵,Utg为目标信号矩阵,γ为平衡低秩项和稀疏项的正则化参数。3.根据权利要求1所述的基于鲁棒主成分分析的图像融合方法,其特征在于,所述图像域联合低秩稀疏模型为:其中,Iw为杂波分量矩阵,Itg为目标分量矩阵,γ为平衡低秩项和稀疏项的正则化参数。4.根据权利要求1所述的基于鲁棒主成分分析的图像融合方法,其特征在于,所述利用光滑化快速交替线性化方法分别对所述回波域联合低秩稀疏模型和所述图像域联合低秩稀疏模型进行求解,确定回波域目标图像和图像域目标图像,具体包括:将所述穿墙雷达回波信号输入至所述回波域联合低秩稀疏模型,将所述原始图像输入至所述图像域联合低秩稀疏模型;分别对联合低秩稀疏模型的光滑参数和惩罚项参数进行初始化,所述联合低秩稀疏模型包括所述回波域联合低秩稀疏模型和所述图像域联合低秩稀疏模型;对初始化后的联合低秩稀疏模型进行光滑化处理,得到光滑化处理后的联合低秩稀疏模型;对所述光滑化处理后的联合低秩稀疏模型进行迭代,得到回波域目标图像和图像域目标图像。5.根据权利要求1所述的基于鲁棒主成分分析的图像融合方法,其特征在于,所述对所述回波域目标图像和所述图像域目标图像进行指数加权联乘融合处理,得到融合图像,具体包括:设定第一加权指数;根据所述第一加权指数和像素均值确定第二加权指数;根据所述第一加权指数和所述第二加权指数对所述目标图像进行指数加权联乘多域图像融合处理,得到融合图像。2CN113723483A权利要求书2/3页6.一种基于鲁棒主成分分析的图像融合系统,其特征在于,包括:获取模块,用于获取穿墙雷达回波信号;第一鲁棒主成分分析模块,用于对所述穿墙雷达回波信号进行鲁棒主成分分析,建立回波域联合低秩稀疏模型;原始图像确定模块,用于利用BP算法对所述穿墙雷达回波信号进行处理,得到原始图像;第二鲁棒主成分分析模块,用于对所述原始图像进行鲁棒主成分分析,建立图像域联合低秩稀疏模型;求解模块,用于利用光滑化快速交替线性化方法分别对所述回波域联合低秩稀疏模型和所述图像域联合低秩稀疏模型进行求解,确定回波域目标图像和图像域目标图像;指数加权联乘融合处理模块,用于对所述回波域目标图像和所述图像域目标图像进行指数加权联乘融合处理,得到融合图像。7.根据权利要求6所述的基于鲁棒主成分分析的图像融合系统,其特征在于,所述回波域联合低秩稀疏模型为:其中,Uw为杂波信号矩阵,Utg为目标信号矩阵,γ为平衡低秩项和稀疏项的正则化参数。8.根据权利要求6所述的基于鲁棒主成分分析的图像融合系统,其特征在于,所述