近日，成像探测与智能感知（IDIP）实验室2020级硕士生易海杨（导师：杨春平教授），在遥感邻域主流期刊IEEE GRSL发表了题为“Spatial-Temporal Tensor Ring Norm Regularization for Infrared Small Target Detection”的学术论文，彭真明教授和蒲恬博士为论文的共同通讯作者。

       红外小目标检测技术广泛应用于红外搜索跟踪和远距离监视等领域。目前主流的张量低秩稀疏表示类检测算法主要基于单帧图像进行处理，没有充分利用目标的运动特征和帧间关联信息等，导致检测目标失真、不能很好地抑制稀疏边缘和噪声、性能和效率难以兼顾等问题。

      为此，作者提出了一种基于空时张量环范数正则化(STT-TRNR)的红外弱小目标检测模型。利用连续的空时背景信息，在相邻帧之间通过滑动窗构建非重叠空时张量块，通过引入张量环核范数来近似背景张量的秩，从而改善了维数之间的相关性，保护了张量的内部结构，避免了链式分解带来的维数灾难。同时，利用局部对比度信息作为优化迭代的先验，避免了目标运动引起的失真。最后，采用交替方向乘子法(ADMM)对序列红外图像进行特征重建，获得目标检测结果。

图1 STT-TRNR算法流程 

      通过与SOTA的对比验证，结果表明本研究提出的STT-TRNR模型在各种复杂场景下具有更好的检测性能。

图2 不同场景下的目标检测结果

论文链接：10.1109/LGRS.2023.3236030

作者介绍：易海杨，四川成都人，2020年本科毕业于四川大学电气工程学院通信工程专业，同年推免进入IDIP实验室，导师为杨春平教授。在读期间，参与“十三五”“十四五”ZF预研及中科院长光所委托“小目标自动检测/捕获算法验证系统”等多个重要研究课题。以第一作者发表JCR-2区SCI论文1篇，作为参与人申请发明专利2件。

图文：易海杨

发布：彭真明