快速图像调和稀疏分解模型及其应用*

首先提出一种图像调和稀疏分解(HSID)模型,用于将一幅图像分解为调和分量和稀疏分量.然后提出基于增广拉格朗日交替方向法(ALADM)的HSID求解算法(HSID_ALADM),算法每次迭代的主要计算量为矩阵的快速傅氏变换,因此HSID_ALADM快速高效.将HSID_ALADM用于红外图像分解,所得的调和分量可视为图像背景,而其稀疏分量可视为图像中的目标分量,通过搜索稀疏分量中的局部能量极值,可检测出红外图像中的小目标.HSID_ALADM亦可直接用于图像补全与修复.实际的红外图像目标检测及图像补全与修复实验表明HSID_ALADM性能良好.