基于MATLAB的SVD背景抑制弱小运动目标检测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现基于奇异值分解(SVD)的可见光图像弱小运动目标检测。通过SVD分解建立背景模型并抑制噪声，有效分离目标信号，显著提升弱小目标的检测性能与图像信噪比。

详 情 说 明

基于SVD背景抑制与去噪的可见光图像弱小运动目标检测系统

项目介绍

本项目采用MATLAB实现了一套基于奇异值分解(SVD)的可见光图像弱小运动目标检测系统。通过线性代数方法对图像序列进行SVD分解，构建低秩背景模型并实现有效抑制，同时分离出稀疏的弱小目标信号。系统能够显著提升图像信噪比，实现对低对比度、小尺寸运动目标的精准检测与轨迹分析。

功能特性

• 背景建模与抑制：利用SVD分解获取图像序列的低秩背景分量，实现自适应的背景抑制
• 弱小目标增强：通过背景差分与噪声滤波，有效增强弱小目标的显著性
• 多参数可调检测：支持灵敏度阈值、背景抑制强度等参数的灵活配置
• 运动轨迹分析：基于多帧检测结果进行目标运动轨迹提取与分析
• 处理过程可视化：提供原始图像、背景分量、目标分量的对比显示
• 性能定量评估：输出信噪比提升率、检测准确率等量化指标

使用方法

1. 准备输入数据：将可见光图像序列（JPG/PNG/BMP格式）放置在指定输入文件夹
2. 参数配置：在main.m中设置帧率、检测灵敏度、背景抑制强度等参数
3. 运行主程序：执行main.m启动处理流程
4. 查看结果：处理完成后在输出文件夹查看增强图像、检测结果和性能报告

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱：必须安装Image Processing Toolbox
• 内存要求：建议8GB以上，处理大尺寸图像序列时需16GB
• 图像尺寸：最小128×128像素，支持灰度/彩色图像处理

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像序列读取与预处理、基于SVD的背景分量建模与抑制、弱小目标增强与二值化检测、多帧目标关联与轨迹分析、结果可视化与性能指标计算等功能模块。该文件整合了所有算法模块，提供完整的从输入到输出的处理管道。