Infrared Small-Target Detection Based on Background-Suppression Proximal Gradient and GPU Acceleration

Patch-based methods improve the performance of infrared small target detection, transforming the detection problem into a Low-Rank Sparse Decomposition (LRSD) problem. However, two challenges hinder the success of these methods: (1) The interference from strong edges of the background, and (2) the t...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Remote sensing (Basel, Switzerland) Ročník 15; číslo 22; s. 5424
Hlavní autoři:	Hao, Xuying, Liu, Xianyuan, Liu, Yujia, Cui, Yi, Lei, Tao
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Basel MDPI AG 01.11.2023
Témata:	Accuracy Algorithms approximate partial SVD Approximation bioinformatics Decomposition Deep learning Design False alarms GPU acceleration Graphics processing units Infrared imaging infrared small target detection methodology Methods proximal gradient remote sensing Signal processing solutions Sparsity Target detection Tracking systems China
ISSN:	2072-4292, 2072-4292
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!