MATLAB代码-NOLC：用于红外小目标检测的非凸优化算法（带Lp范数约束）

简介：
本作品提出了一种基于非凸优化和Lp范数约束的NOLC算法，专门针对红外图像中小目标的检测问题。通过改进的目标函数设计，该方法有效提升了小尺寸、低对比度目标的识别精度与鲁棒性，在实际应用中展现出显著优势。 Matlab的耳语代码无码该存储库适用于以下论文中介绍的具有Lp范数约束的非凸优化（NOLC），并且是在Matlab R2014a中构建的：Zhang T，Wu H，Liu Y等. [J]. 遥感, 2019, 11(5): 559。 红外搜索与跟踪（IRST）系统已被广泛使用，在红外小目标检测领域也受到了广泛关注。在此背景下，本段落提出了一种基于具有Lp范数约束的非凸优化方法来实现红外小目标的检测。该NOLC方法通过引入Lp范数增强了稀疏项，并适当调整了低秩部分的限制条件，将原本难以处理的问题转化为一种可解的非凸优化问题。首先，我们将原始的红外图像转换成斑块形式，然后利用乘数交替方向法（ADMM）进行求解。我们改进了收敛策略并提出了一种有效的解决方案。 实验结果表明，NOLC方法能够准确地检测出目标，并且极大地抑制背景干扰，证明该模型在提高检测效率和计算效率方面具有明显的优势。图1展示了不同p值下的几何特性（从左上到右下分别代表2.8、1.4、1、0.7）。此外，图2说明了红外图像的低秩特性和稀疏性特征。方法流程如图3所示，并在表格中详细列出了NOLC模型的具体迭代过程。