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改进的YOLO V3算法及其在小目标检测中的应用 被引量：156
1
作者 鞠默然 罗海波 +3 位作者 王仲博 何淼 常铮 惠斌 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期245-252,共8页
针对图像中小目标检测率低、虚警率高等问题,提出了一种YOLO V3的改进方法,并将其应用于小目标的检测。由于小目标所占的像素少、特征不明显,提出对原网络输出的8倍降采样特征图进行2倍上采样,将2倍上采样特征图与第2个残差块输出的特... 针对图像中小目标检测率低、虚警率高等问题,提出了一种YOLO V3的改进方法,并将其应用于小目标的检测。由于小目标所占的像素少、特征不明显,提出对原网络输出的8倍降采样特征图进行2倍上采样,将2倍上采样特征图与第2个残差块输出的特征图进行拼接,建立输出为4倍降采样的特征融合目标检测层。为了获取更多的小目标特征信息,在YOLO V3网络结构Darknet53的第2个残差块中增加2个残差单元。利用K-means聚类算法对目标候选框的个数和宽高比维度进行聚类分析。用改进的YOLO V3算法和原YOLO V3算法在VEDAI数据集上进行对比实验,结果表明改进后的YOLO V3算法能有效检测小目标,对小目标的召回率和检测的平均准确率均值都有明显的提升。 展开更多
关键词 机器视觉 小目标检测 YOLO V3 VEDAI数据集 K-MEANS聚类算法
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基于形态学Top-Hat算子的小目标检测方法 被引量：72
2
作者 叶斌 彭嘉雄 《中国图象图形学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2002年第7期638-642,共5页
针对红外序列图象中运动弱小目标的检测问题 ,提出了一种基于能量累积与Top Hat算子的小目标检测方法 .该方法是首先设置一定大小的滑动窗口 ,并通过对窗口内的图象序列进行能量累积来去除图象中的随机噪声 ,以提高目标的信噪比 ;然后... 针对红外序列图象中运动弱小目标的检测问题 ,提出了一种基于能量累积与Top Hat算子的小目标检测方法 .该方法是首先设置一定大小的滑动窗口 ,并通过对窗口内的图象序列进行能量累积来去除图象中的随机噪声 ,以提高目标的信噪比 ;然后对能量累积后的图象采用形态学中的Top Hat算子完成候选小目标的检测工作 ;最后利用序列图象中目标运动的连续性和轨迹的一致性来筛选出真正的目标 .同时进行了该方法与传统高通滤波检测方法 ,在抗噪声性能、背景抑制性能以及抑制虚警目标性能等方面差异的比较实验 .实验结果表明 ,基于能量累积与Top Hat算子的小目标检测方法在这 3个方面都优于高通滤波法 ,它能够快速、可靠检测出低信噪比的运动小目标 . 展开更多
关键词 形态学 小目标检测 能量累积 图象处理 TOP-HAT算子 滤波 图象流 红外序列图象
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红外弱小目标检测技术研究现状与发展趋势 被引量：58
3
作者 侯旺 孙晓亮 +1 位作者 尚洋 于起峰 《红外技术》 CSCD 北大核心 2015年第1期1-10,共10页
在一些关键的军事和民用红外成像应用领域,待突破的技术瓶颈往往都集中在红外弱小目标检测技术上。简介了红外弱小目标检测的含义和在军事、民用方面的意义,重点综述了目前红外弱小目标检测的各类典型算法原理和特点,最后对红外弱小目... 在一些关键的军事和民用红外成像应用领域,待突破的技术瓶颈往往都集中在红外弱小目标检测技术上。简介了红外弱小目标检测的含义和在军事、民用方面的意义,重点综述了目前红外弱小目标检测的各类典型算法原理和特点,最后对红外弱小目标检测技术的研究和发展趋势进行了预测。 展开更多
关键词 红外弱小目标 目标检测 空域滤波 频域滤波 跟踪算法
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基于数学形态学的红外图像小目标检测 被引量：43
4
作者 汪洋 郑亲波 张钧屏 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2003年第1期28-31,共4页
针对红外成像跟踪系统的低信噪比、背景和噪声干扰严重的小目标图像,以及后续的目标识别处理需要目标的灰度信息的特点,设计了一种基于数学形态学的红外灰度图像小目标检测算法,并用FPGA硬件实现。实验表明,数学形态学滤波能够大大提高... 针对红外成像跟踪系统的低信噪比、背景和噪声干扰严重的小目标图像,以及后续的目标识别处理需要目标的灰度信息的特点,设计了一种基于数学形态学的红外灰度图像小目标检测算法,并用FPGA硬件实现。实验表明,数学形态学滤波能够大大提高目标的信噪比,去除背景和噪声干扰,保留目标的灰度信息,满足系统实时性要求,是一种有效的红外灰度图像小目标检测算法。 展开更多
关键词 数学形态学 红外灰度图像 小目标检测 红外成像跟踪系统
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海杂波背景下雷达目标特征检测方法的现状与展望 被引量：54
5
作者 许述文 白晓惠 +1 位作者 郭子薰 水鹏朗 《雷达学报（中英文）》 CSCD 北大核心 2020年第4期684-714,共31页
海杂波背景下的雷达目标检测对民用和军事都有着重要的意义。随着海面目标的小型化和隐身化,海面慢速、漂浮小目标已经成为了雷达警戒的重点对象。关于此类小目标的检测一直以来都是海杂波背景下目标检测中的难题。通常,漂浮小目标的雷... 海杂波背景下的雷达目标检测对民用和军事都有着重要的意义。随着海面目标的小型化和隐身化,海面慢速、漂浮小目标已经成为了雷达警戒的重点对象。关于此类小目标的检测一直以来都是海杂波背景下目标检测中的难题。通常,漂浮小目标的雷达散射横截面积(RCS)微弱,并且运动速度慢,常常在时域和频域均存在"超杂波检测"的困难。传统目标检测方法对漂浮小目标的检测存在明显的性能瓶颈。对于海面漂浮小目标的检测,采用高多普勒和高距离分辨体制("双高"体制)是从雷达体制上解决这个问题的有效途径。在双高体制下,雷达接收的目标回波提供了更多的可用信息。然而,如何将这些更加精细化的信息转化为探测性能的提升,一直以来都是雷达届关注的难点,相关科研成果也一直在不断地推陈出新。近些年,在双高雷达体制下,学者们提出了多种基于特征的目标检测方法,作为对海智能检测的人工特征工程阶段,这些方法缓解了仅依靠能量信息较难检测小目标的困难局面,极大程度地改善了对漂浮小目标的检测性能。为了更好地让相关雷达从业者了解该领域这些年的发展和未来的趋势,该文首先总结了对海检测的难点和常用的目标检测方法,然后分析了特征检测的原理和通用框架以及国内外几种典型的基于特征的检测方法,最后对特征检测方法发展趋势进行了展望。 展开更多
关键词 海杂波 漂浮小目标 雷达目标检测 特征提取 特征检测
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改进的SSD算法及其对遥感影像小目标检测性能的分析 被引量：49
6
作者 王俊强 李建胜 +1 位作者 周学文 张旭 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期365-374,共10页
针对以Faster R-CNN为代表的基于候选框方式的遥感影像目标检测方法检测速度慢,而现有SSD算法在小目标检测中性能低的问题,提出一种改进的SSD算法,综合利用现有基于候选框方式和一体化检测方式的优势,提升检测性能。该算法利用密集连接... 针对以Faster R-CNN为代表的基于候选框方式的遥感影像目标检测方法检测速度慢,而现有SSD算法在小目标检测中性能低的问题,提出一种改进的SSD算法,综合利用现有基于候选框方式和一体化检测方式的优势,提升检测性能。该算法利用密集连接网络替换原有的VGGNet作为骨干网络,并且在密集连接模块之间构建特征金字塔,代替原有多尺度特征图。为验证所提算法的精度及性能,设计样本数据在线采集系统,并采集飞机及运动场目标样本集作为实验样本,通过对改进SSD算法的训练,验证了其网络结构的稳定性,在无迁移学习支持下依然能够达到良好效果,且训练过程不易发散。通过对比以101层的残差网络(ResNet101)作为基础网络的Faster R-CNN算法和R-FCN算法可知,改进SSD算法较Faster R-CNN算法和R-FCN算法的MAP在测试集上分别提升了9.13%和8.48%,小目标检测的MAP分别提升了14.46%和13.92%,检测单张影像耗时71.8 ms,较Faster R-CNN和R-FCN算法分别减少45.7 ms和7.5 ms。 展开更多
关键词 遥感 小目标检测 深度学习 多尺度预测 特征金字塔 平均准确率均值
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复杂海面背景红外小目标自动检测方法 被引量：33
7
作者 温佩芝 史泽林 于海斌 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2003年第6期590-593,604,共5页
采用维纳自适应滤波,抑制随机噪声和高斯噪声;利用Otus阈值法分割图像,确定海天线和目标潜在区;利用Top Hat算子进行形态滤波处理,抑制平缓变化背景并保留高亮度区的目标和强噪声;选择结构元素进行形态开运算,去掉细小的背景杂波干扰;... 采用维纳自适应滤波,抑制随机噪声和高斯噪声;利用Otus阈值法分割图像,确定海天线和目标潜在区;利用Top Hat算子进行形态滤波处理,抑制平缓变化背景并保留高亮度区的目标和强噪声;选择结构元素进行形态开运算,去掉细小的背景杂波干扰;针对远距离舰艇小目标总是出现在海天线附近以及红外目标灰度高于其邻域背景的特点,确定阈值即可分离出真正的目标。实验结果表明,该方法可以较好地抑制海浪、云层等背景的干扰,能有效检测复杂海面背景中的红外小目标。 展开更多
关键词 红外小目标 数学形态学 目标检测 图像分割 海面背景
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基于图像稀疏表示的红外小目标检测算法 被引量：43
8
作者 赵佳佳 唐峥远 +2 位作者 杨杰 刘尔琦 周越 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2011年第2期156-161,166,共7页
基于超完备字典的图像稀疏表示是一种新的图像表示理论,利用超完备字典的冗余性可以有效地捕捉图像的各种结构特征,从而实现图像的有效表示.针对红外小目标检测问题,提出了一种基于图像稀疏表示的检测方法,该方法采用二维高斯模型生成... 基于超完备字典的图像稀疏表示是一种新的图像表示理论,利用超完备字典的冗余性可以有效地捕捉图像的各种结构特征,从而实现图像的有效表示.针对红外小目标检测问题,提出了一种基于图像稀疏表示的检测方法,该方法采用二维高斯模型生成样本图像,继而构造超完备目标字典,然后依次提取测试图像的图像子块并计算其在超完备字典中的表示系数,背景和目标的表示系数有着显著的差异,最后通过一个量化指标来判别该子图像块是否含有小目标,实验结果证实了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 图像稀疏表示 红外小目标 目标检测
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一种基于空间滤波的红外小目标检测算法及其应用 被引量：37
9
作者 罗军辉 姬红兵 刘靳 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期209-212,共4页
针对红外探测系统中单帧红外图像中的小目标检测问题,在分析红外场景模型的基础上,提出了一种基于自适应噪声平滑和空间滤波的背景杂波抑制算法.该方法对于起伏背景下红外小目标的检测有良好的性能,且具有目标信息损失小的优点.同时,利... 针对红外探测系统中单帧红外图像中的小目标检测问题,在分析红外场景模型的基础上,提出了一种基于自适应噪声平滑和空间滤波的背景杂波抑制算法.该方法对于起伏背景下红外小目标的检测有良好的性能,且具有目标信息损失小的优点.同时,利用ADSP-TS201S高性能数字信号处理器实现了该算法,并成功应用到某全向红外搜索跟踪系统中.实验结果表明,在低信噪比情况下,算法有很好的检测性能. 展开更多
关键词 小目标检测 空间滤波 ADSP-TS201S处理器 全向红外搜索跟踪系统
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基于能量累积与顺序形态滤波的红外小目标检测 被引量：24
10
作者 叶斌 彭嘉雄 《中国图象图形学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2002年第3期251-255,共5页
针对红外序列图象中弱小目标的检测问题 ,提出了基于能量累积与顺序形态滤波的小目标检测方法 .该方法通过设置一定大小的滑动窗口 ,对窗口内的图象序列进行能量累积 ,以达到去除图象中的随机噪声和提高目标的信噪比的目的 .其目标检测... 针对红外序列图象中弱小目标的检测问题 ,提出了基于能量累积与顺序形态滤波的小目标检测方法 .该方法通过设置一定大小的滑动窗口 ,对窗口内的图象序列进行能量累积 ,以达到去除图象中的随机噪声和提高目标的信噪比的目的 .其目标检测采用由粗到精 3个步骤 ,即首先利用顺序形态滤波抑制背景 ,并通过提取目标广义边缘来实现目标的粗定位 ;然后对可能存在目标的区域进行分割 ,通过提取目标几何特征来完成精确定位 ;最后利用序列图象中目标运动的连续性和轨迹的一致性来筛选出真正的目标 .实验结果表明 ,该方法能有效地抑制背景和能提取目标广义边缘 。 展开更多
关键词 小目标检测 能量累积 顺序形态滤波 边缘检测 图象分割 红外图象 计算机仿真
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YOLOv3-A:基于注意力机制的交通标志检测网络 被引量：36
11
作者 郭璠 张泳祥 +1 位作者 唐琎 李伟清 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第1期87-99,共13页
为了解决已有YOLOv3算法对于存在小目标问题和背景复杂问题的交通标志检测任务会有较多的误检和漏检的问题,在YOLOv3算法的基础上,提出了目标检测的通道注意力方法和基于语义分割引导的空间注意力方法,形成YOLOv3-A算法。YOLOv3-A算法... 为了解决已有YOLOv3算法对于存在小目标问题和背景复杂问题的交通标志检测任务会有较多的误检和漏检的问题,在YOLOv3算法的基础上,提出了目标检测的通道注意力方法和基于语义分割引导的空间注意力方法,形成YOLOv3-A算法。YOLOv3-A算法通过对检测分支特征在通道和空间2个维度进行重新标定,使网络聚焦和增强有效特征,并抑制干扰特征,提高了算法的检测能力。在TT100K交通标志数据集上的实验表明,所提算法对小目标检测性能的改善尤为明显,相比于YOLOv3算法,所提算法的精度和召回率分别提升了1.9%和2.8%。 展开更多
关键词 交通标志检测 小目标检测 注意力机制 语义分割
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图像局部熵用于小目标检测研究 被引量：33
12
作者 周冰 王永仲 +1 位作者 孙立辉 何永强 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第2期381-387,共7页
分析了局部熵用于小目标检测时造成目标范围扩散等问题的原因,并提出了熵增长方法.该方法用于点目标检测可避免发生目标范围扩散现象.由于边缘纹理和点目标在熵增长处理过程中表现出截然相反的属性,故可避免边缘纹理对于小目标检测产生... 分析了局部熵用于小目标检测时造成目标范围扩散等问题的原因,并提出了熵增长方法.该方法用于点目标检测可避免发生目标范围扩散现象.由于边缘纹理和点目标在熵增长处理过程中表现出截然相反的属性,故可避免边缘纹理对于小目标检测产生的严重干扰.该方法也可用于不受噪声干扰的边缘检测.针对相同信噪比目标在不同背景亮度中具有不同熵值和增长量的问题,提出用方差增长替代熵增长,使相同信噪比目标在不同背景亮度中表现出相同的增长量值,降低了后续目标分割的难度.试验表明,熵增长方法和方差增长方法能够有效检测1或2像素大小的点目标,并不受背景中边缘纹理的干扰.对算法的复杂度进行了分析,并提出采用双通道并行流水线方式实现工程化的设计思路. 展开更多
关键词 小目标检测 背景抑制 局部熵 熵增长
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一种抗干扰的弱小目标检测方法 被引量：30
13
作者 袁慧晶 王涌天 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第5期609-612,共4页
针对低信噪比灰度图像中弱小目标的检测问题 ,提出了SUSAN特征检测原则与数学形态学方法结合的小目标检测方法 该方法首先采用SUSAN原则利用图像灰度级直接提取特征 ,利用形态学算子去除噪声、分离目标 给出了应用实例 ,实验结果表明 ... 针对低信噪比灰度图像中弱小目标的检测问题 ,提出了SUSAN特征检测原则与数学形态学方法结合的小目标检测方法 该方法首先采用SUSAN原则利用图像灰度级直接提取特征 ,利用形态学算子去除噪声、分离目标 给出了应用实例 ,实验结果表明 ,这种方法抗干扰能力强 ,能够快速。 展开更多
关键词 SUSAN 数学形态学 小目标检测
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嵌入scSE模块的改进YOLOv4小目标检测算法 被引量：32
14
作者 蒋镕圻 彭月平 +1 位作者 谢文宣 谢郭蓉 《图学学报》 CSCD 北大核心 2021年第4期546-555,共10页
为解决目标检测任务中小目标检测精度低,错检、漏检率高等问题,提出一种scSE-IYOLOv4的改进YOLOv4的小目标检测算法。实验使用VEDAI小目标数据集,采用K-means++算法对目标样本进行锚定框优化,以提升算法精度。在YOLOv4算法的基础上,分... 为解决目标检测任务中小目标检测精度低,错检、漏检率高等问题,提出一种scSE-IYOLOv4的改进YOLOv4的小目标检测算法。实验使用VEDAI小目标数据集,采用K-means++算法对目标样本进行锚定框优化,以提升算法精度。在YOLOv4算法的基础上,分别研究分析了scSE注意力模块嵌入至模型不同位置以及在模型颈部增加SPP模块对算法检测性能带来的影响。实验证明,在YOLOv4模型的骨干网“Add”和“concat”层后嵌入scSE注意力模块,以及在颈部增加SPP模块均能有效提升算法对小目标的检测精度,在VEDAI测试集上mAP@0.5均提升了2.4%。根据YOLOv4算法模型骨干网和颈部改进的实验结果,提出scSE-IYOLOv4目标检测算法。实验证明scSE-IYOLOv4算法能显著提升小目标的检测精度,在VEDAI测试集上mAP@0.5值较YOLOv4提升了4.1%,在PASCAL VOC数据集上mAP@0.5提升了2.2%。 展开更多
关键词 小目标检测 YOLOv4 scSE注意力 空间金字塔池化 K-means++
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基于形态滤波的红外小目标检测方法 被引量：23
15
作者 过润秋 张颖 林晓春 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2005年第6期451-453,共3页
针对空背景下红外小目标图像信噪比低,背景和杂波干扰严重的特点,提出了一种基于数学形态学的红外小目标检测算法。算法首先利用灰度形态学Top -Hat变换,完成复杂空背景下的背景抑制和候选目标提取,然后通过开运算处理进一步去除虚假目... 针对空背景下红外小目标图像信噪比低,背景和杂波干扰严重的特点,提出了一种基于数学形态学的红外小目标检测算法。算法首先利用灰度形态学Top -Hat变换,完成复杂空背景下的背景抑制和候选目标提取,然后通过开运算处理进一步去除虚假目标和噪声干扰,完成目标分割;最后结合管道滤波的方法,可快速检测出红外图像序列中的小目标信号。实验表明,该算法能够有效的提高图像信噪比,快速有效地检测出目标信号。 展开更多
关键词 数学形态学 红外小目标 目标检测 目标分割
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一种基于区域背景预测的红外弱小目标检测方法 被引量：22
16
作者 尹超 向健勇 韩建栋 《红外技术》 CSCD 北大核心 2004年第6期62-65,共4页
提出了一种基于区域均值化背景模型的背景预测算法,用于红外弱小目标检测,算法通过“区域均值化背景模型”,来减小背景起伏对背景预测的影响,从而实现对背景更准确的预测,达到提高弱小目标检测性能的目的,算法适用于强对比度云层的空背... 提出了一种基于区域均值化背景模型的背景预测算法,用于红外弱小目标检测,算法通过“区域均值化背景模型”,来减小背景起伏对背景预测的影响,从而实现对背景更准确的预测,达到提高弱小目标检测性能的目的,算法适用于强对比度云层的空背景、具有人造干扰物的背景和空地背景的红外图像中,具有较强的抗噪音特性,是背景预测算法的一个重要扩展,针对实际红外图像的试验仿真表明,提出的算法是有效的。 展开更多
关键词 红外弱小目标 红外图像 预测算法 对比度 弱小目标检测 背景 仿真 扩展 模型 区域
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红外弱小目标检测算法综述 被引量：29
17
作者 李俊宏 张萍 +1 位作者 王晓玮 黄世泽 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2020年第9期1739-1753,共15页
红外探测技术具有不受环境等因素干扰的优势,在红外制导、预警等军事领域的应用日益广泛。随着对红外弱小目标检测技术的研究越来越深入,相应的检测方法越来越多样。本文通过对红外弱小目标图像中目标与背景的特性以及红外弱小目标检测... 红外探测技术具有不受环境等因素干扰的优势,在红外制导、预警等军事领域的应用日益广泛。随着对红外弱小目标检测技术的研究越来越深入,相应的检测方法越来越多样。本文通过对红外弱小目标图像中目标与背景的特性以及红外弱小目标检测技术难点问题进行分析,根据当前是否利用帧间相关信息,分别从基于单帧红外图像和基于红外序列两个角度,选取了相应的红外弱小目标算法进行对比,对其中典型算法的原理、流程以及特点等进行了详细综述,并对每类检测算法的性能进行了比较。针对红外弱小目标图像信噪比低的特点,对红外弱小目标检测算法的难点问题进行分析,给出了目前各种算法的解决方法和不足,探讨红外弱小目标检测算法的发展方向,即研究计算量小、性能优、鲁棒性强、实时性好和便于硬件实现的算法。 展开更多
关键词 红外图像 红外序列 红外弱小目标 低秩稀疏表示 小目标检测
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采用多尺度特征融合SSD的遥感图像小目标检测 被引量：29
18
作者 陈欣 万敏杰 +2 位作者 马超 陈钱 顾国华 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期2672-2682,共11页
针对复杂背景下遥感小目标的检测问题,提出了一种改进型多尺度特征融合SSD方法。设计了一种特征图融合机制,将分辨率高的浅层特征图与具有丰富语义信息的深层特征图进行融合,并在特征图间构建特征金字塔,对小目标特征进行增强。然后,引... 针对复杂背景下遥感小目标的检测问题,提出了一种改进型多尺度特征融合SSD方法。设计了一种特征图融合机制,将分辨率高的浅层特征图与具有丰富语义信息的深层特征图进行融合,并在特征图间构建特征金字塔,对小目标特征进行增强。然后,引入通道注意力模块,通过构建权重参数空间,将注意力集中在关注目标区域的通道,以减小背景干扰。最后,对先验框相对于原图的比例进行了调整,使它能够更好地适应遥感小目标尺度。利用采集的遥感飞机图像数据集对方法性能进行定性和定量测试。结果表明:改进方法的检测精度相较SSD提高了4.3%,并能够适应复杂场景下的遥感多尺度目标检测任务,降低小目标的漏检率。 展开更多
关键词 深度学习 小目标检测 复杂背景 特征融合 通道注意力机制
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基于显著性及主成分分析的红外小目标检测 被引量：28
19
作者 胡暾 赵佳佳 +2 位作者 曹原 王芳林 杨杰 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期303-306,共4页
将红外小目标检测作为目标与背景的二分类问题.先根据点扩散函数原理,仿真生成红外小目标训练样本,再用主成分分析方法提取目标样本的主特征,建立目标的主成分空间.对测试样本,只要判断其在主成分空间的重构残差,便可识别其是否为目标.... 将红外小目标检测作为目标与背景的二分类问题.先根据点扩散函数原理,仿真生成红外小目标训练样本,再用主成分分析方法提取目标样本的主特征,建立目标的主成分空间.对测试样本,只要判断其在主成分空间的重构残差,便可识别其是否为目标.为了提高算法的实时性,提出了一种基于显著性和主成分分析的红外小目标检测算法,先通过频域残差方法检测目标可能存在的显著性区域,再在此区域内做识别.实验结果证明该方法快速、有效. 展开更多
关键词 红外小目标 目标检测 显著性检测 点扩散函数 主成分分析
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基于局部均值的红外小目标检测算法 被引量：28
20
作者 刘运龙 薛雨丽 +1 位作者 袁素真 毛峡 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2013年第3期814-822,共9页
复杂背景条件下红外小目标检测是红外自动寻的、红外预警系统的关键技术和研究热点之一。为了能有效地检测出小目标,对红外图像中的小目标与背景特性进行了分析,在充分利用小目标与其局部背景差异的基础上,提出一种基于局部灰度均值确... 复杂背景条件下红外小目标检测是红外自动寻的、红外预警系统的关键技术和研究热点之一。为了能有效地检测出小目标,对红外图像中的小目标与背景特性进行了分析,在充分利用小目标与其局部背景差异的基础上,提出一种基于局部灰度均值确定红外小目标尺寸和位置信息的算法。首先,给出判断像元属于小目标的必要条件,该条件判定图像中哪些像元可能属于红外小目标;其次,基于可能属于小目标的像元给出小目标可能的尺寸值;再次,对所得结果进行优化,排除虚警;最后,根据前三阶段所得结果确定小目标的尺寸和位置。Matlab仿真结果表明,对复杂云层背景的红外图像,Top-Hat检测算法虽然检测速度快,但当虚警和目标的灰度值相等时不能很好地对目标进行检测;新算法在选择合适参数的基础上能准确给出目标的位置信息,并能较好地估算小目标尺寸,然而新算法在检测速度上仍有待进一步提高。 展开更多
关键词 局部均值 复杂背景 红外小目标 小目标检测
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