技术总结
本发明提供一种基于块稀疏压缩感知的红外图像重构方法，其中，所述方法包括：块稀疏表示步骤、将连续红外小目标图像序列表示为具有块稀疏特性的信号；时间相关性建模步骤、在贝叶斯框架下对连续红外小目标图像序列之间数据的时间相关性进行建模；信号重构输出步骤、采用稀疏学习算法实现红外小目标图像的重构，并输出信号的最终估计值。本发明还提供一种基于块稀疏压缩感知的红外图像重构系统。本发明提供的技术方案在压缩感知重构过程中，利用连续信号在时间上的相关性对信号进行重构，可以提高单帧信号的重构精度，且算法的运行时间显著降低。
技术研发人员：康莉;梁润青;黄建军;黄敬雄
受保护的技术使用者：深圳大学
文档号码：201680000797
技术研发日：2016.08.30
技术公布日：2017.05.10