Fugu-MT 論文翻訳(概要): Sparse Prior Is Not All You Need: When Differential Directionality Meets Saliency Coherence for Infrared Small Target Detection

論文の概要: Sparse Prior Is Not All You Need: When Differential Directionality Meets Saliency Coherence for Infrared Small Target Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15369v1
Date: Mon, 22 Jul 2024 04:32:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-23 16:10:42.896010
Title: Sparse Prior Is Not All You Need: When Differential Directionality Meets Saliency Coherence for Infrared Small Target Detection
Title（参考訳）: Sparse Priorは必ずしも必要ではない。赤外小ターゲット検出のための差動方向コヒーレンスと差分方向が一致するとき
Authors: Fei Zhou, Maixia Fu, Yulei Qian, Jian Yang, Yimian Dai,
Abstract要約: 本研究では,Sparse Differential Directionality prior (SDD)フレームワークを提案する。我々は、ターゲットの異なる方向特性を活用して、それらを背景と区別する。さらに、サリエンシ・コヒーレンス・ストラテジーにより、目標検出性をさらに強化する。近似交互最小化法(PAM)アルゴリズムは,提案したモデルを効率的に解く。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.605122893098981
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Infrared small target detection is crucial for the efficacy of infrared search and tracking systems. Current tensor decomposition methods emphasize representing small targets with sparsity but struggle to separate targets from complex backgrounds due to insufficient use of intrinsic directional information and reduced target visibility during decomposition. To address these challenges, this study introduces a Sparse Differential Directionality prior (SDD) framework. SDD leverages the distinct directional characteristics of targets to differentiate them from the background, applying mixed sparse constraints on the differential directional images and continuity difference matrix of the temporal component, both derived from Tucker decomposition. We further enhance target detectability with a saliency coherence strategy that intensifies target contrast against the background during hierarchical decomposition. A Proximal Alternating Minimization-based (PAM) algorithm efficiently solves our proposed model. Experimental results on several real-world datasets validate our method's effectiveness, outperforming ten state-of-the-art methods in target detection and clutter suppression. Our code is available at https://github.com/GrokCV/SDD.
Abstract（参考訳）: 赤外線小目標検出は、赤外線サーチ・トラッキングシステムの有効性に不可欠である。現在のテンソル分解法では, 内部方向情報の不十分な使用と, 分解時の目標視認性の低下により, 複雑な背景から目標を分離することの難しさが強調されている。これらの課題に対処するために、Sparse Differential Directionality prior (SDD)フレームワークを導入する。 SDDは、ターゲットの異なる方向特性を利用して背景と区別し、タッカー分解から派生した時間成分の差分方向像と連続性差行列に混合スパース制約を適用した。階層的分解時の背景に対する目標コントラストを増大させるサリエンシ・コヒーレンス・ストラテジーにより、目標検出性をさらに向上する。近似交互最小化法(PAM)アルゴリズムは,提案したモデルを効率的に解く。いくつかの実世界のデータセットによる実験結果から,本手法の有効性が検証され,目標検出およびクラッタ抑制における10種類の最先端手法よりも優れた結果が得られた。私たちのコードはhttps://github.com/GrokCV/SDD.comで公開されています。

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