基于图像稀疏表示的红外小目标检测算法 被引量：44

1

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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一种多深度特征连接的红外弱小目标检测方法 被引量：1

2

作者 王维佳 熊文卓 +3 位作者 朱圣杰 宋策 孙翯 宋玉龙 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第1期175-183,共9页

针对红外弱小目标像元数量少、图像背景复杂、检测精度低且耗时较长的问题,文中提出了一种多深度特征连接的红外弱小目标检测模型(MFCNet)。首先,提出了多深度交叉连接主干形式以增加不同层间的特征传递,增强特征提取能力;其次,设计了... 针对红外弱小目标像元数量少、图像背景复杂、检测精度低且耗时较长的问题,文中提出了一种多深度特征连接的红外弱小目标检测模型(MFCNet)。首先,提出了多深度交叉连接主干形式以增加不同层间的特征传递,增强特征提取能力;其次,设计了注意力引导的金字塔结构对深层特征进行目标增强,分离背景与目标;提出非对称融合解码结构加强解码中纹理信息与位置信息保留;最后,引入点回归损失得到中心坐标。所提网络模型在SIRST公开数据集与自建长波红外弱小目标数据集上进行训练并测试,实验结果表明,与现有数据驱动和模型驱动算法相比,所提算法在复杂场景下具有更高的检测精度及更快的速度,模型的平均精度相比次优模型提升了5.41%,检测速度达到100.8 FPS。 展开更多

关键词 红外弱小目标 深度学习 目标检测 特征连接 注意力机制

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难点注意力感知红外小目标检测网络

3

作者 王伯霄 宋延嵩 董小娜 《中国光学（中英文）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期538-547,共10页

随着飞行器机动性能的提升,多帧红外小目标检测方法不足以满足检测要求。近年来,基于深度学习的单帧红外小目标检测方法取得了巨大成功。然而,红外小目标通常缺少形状特征,而且边界与背景模糊不清,给准确分割带来了一定的挑战。针对上... 随着飞行器机动性能的提升,多帧红外小目标检测方法不足以满足检测要求。近年来,基于深度学习的单帧红外小目标检测方法取得了巨大成功。然而,红外小目标通常缺少形状特征,而且边界与背景模糊不清,给准确分割带来了一定的挑战。针对上述问题,本文提出难点注意力感知红外小目标检测网络。通过基于点的区域建议模块获取目标潜在区域,同时滤除多余背景。为实现高质量分割、细化掩码边界模块、判断粗掩码中无序、非局部难以分辨点,融合这些难点的多尺度特征,进行逐像素注意力建模。最后,由点检测头对难点注意力感知特征重新预测,生成精细分割掩码。在公开数据集NUDT-SIRST和IRDST上进行测试,平均精度均值mAP达到87.4和63.4,F值达到0.8935和0.7056。本文提出的难点注意力感知红外小目标检测网络可在多检测场景、多目标形态下实现准确分割,抑制误报信息,同时控制计算开销。 展开更多

关键词 目标检测 深度学习 红外成像 红外小目标检测 注意力机制

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融合注意力机制的红外小目标检测

4

作者 李峻宇 刘乾坤 付莹 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第14期84-95,共12页

随着图像中显著目标检测准确率的提高,如何提升小目标的检测精度逐渐成为人们关注的重点。现有的目标检测方法主要研究以可见光图像作为输入的通用目标检测问题,小目标检测领域的大部分方法主要针对可见光图像,面向红外图像的较少。红... 随着图像中显著目标检测准确率的提高,如何提升小目标的检测精度逐渐成为人们关注的重点。现有的目标检测方法主要研究以可见光图像作为输入的通用目标检测问题,小目标检测领域的大部分方法主要针对可见光图像,面向红外图像的较少。红外小目标不含颜色信息,与常规目标尺度差别大,更加依赖上下文信息。针对这些问题,提出一种基于YOLOv5的红外小目标检测模型。在标准的YOLOv5模型基础上,为了有效结合目标周围的局部信息和整体特征中的全局信息,同时适应红外小目标的细微形态变化,提出了动态上下文信息提取模块,引入通道-细节注意力模块汇聚红外小目标的通道信息和细节信息,提高回归精度。考虑到网络卷积过程中细节特征丢失的问题,在保证模型特征尺度相对应的情况下,上采样新的特征尺度与浅层特征融合,以捕捉更多红外小目标细节信息,避免特征混叠。为了证明方法的有效性,在公开的红外数据集ITTD、IRSTD-1k和NUAA-SIRST上进行验证。实验结果表明:在ITTD数据集中所提方法的mAP值超过对比方法5.1%。对比YOLOv5s基准模型,mAP值提高了3.7%,在IRSTD-1k和NUAA-SIRST数据集中也展示出良好的检测效果,并对自身模型进行了消融实验。本文所提出的红外小目标检测模型对复杂场景下的红外小目标鲁棒性很好,有效地提高了小目标检测的精度,降低了小目标的漏检率。 展开更多

关键词 深度学习 目标检测 红外小目标检测 注意力机制 YOLOv5

原文传递

一种新颖的强海杂波背景下弱小目标鲁棒检测算法 被引量：4

5

作者 袁耀东 许红艳 陶琳 《红外技术》 CSCD 北大核心 2017年第11期1054-1059,共6页

红外弱小目标的自动检测是光电火控系统、红外导引头等武器装备中的关键技术之一。本文针对复杂海杂波背景下低信噪比目标检测问题,结合SURF特征描述符,提出了一种基于自动聚类分割的弱小目标检测算法。该方法首先利用SURF算法计算出红... 红外弱小目标的自动检测是光电火控系统、红外导引头等武器装备中的关键技术之一。本文针对复杂海杂波背景下低信噪比目标检测问题,结合SURF特征描述符,提出了一种基于自动聚类分割的弱小目标检测算法。该方法首先利用SURF算法计算出红外图像中的兴趣点,并将多帧的兴趣点投影到一帧中形成累积图。由于目标在红外序列中的连续性,目标点会在累积图中进行聚集;然后使用改进的快速聚类分割算法自适应的检测出疑似目标;最后根据目标类具有的大小约束与线性约束先验信息,从海杂波中区分出所需的弱小目标。大量仿真实验及实物验证表明,相比于其他现有算法,本文提出方法在处理具有较低信噪比/杂波比的视频下的弱小目标时可以获得较好的检测性能,同时该方法的实时性强,可在多项式时间复杂度下得到最优检测目标,适合工程应用。 展开更多

关键词 红外弱小目标 海杂波 SURF特征描 累积图 聚类分割算法 目标检测

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基于跨越连接与融合注意力机制的红外弱小目标检测方法

6

作者 李慧 李正周 +2 位作者 杨雨昕 郝聪宇 刘海涛 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期218-229,共12页

针对复杂背景红外小弱目标信号弱、特征不明显、干扰虚警多等检测性能低问题,提出基于跨越连接与融合注意力机制的单阶段红外弱小目标检测算法。该方法融合注意力机制与残差网络提取小目标多特征,减少复杂背景干扰;双向跨越连接结构融... 针对复杂背景红外小弱目标信号弱、特征不明显、干扰虚警多等检测性能低问题,提出基于跨越连接与融合注意力机制的单阶段红外弱小目标检测算法。该方法融合注意力机制与残差网络提取小目标多特征,减少复杂背景干扰;双向跨越连接结构融合低层与高层各自的特征信息,凸显小弱目标特征表达能力;增加一个高分辨率检测层,重新聚类弱小目标先验框,增强目标与背景的特征差别学习能力;最后,建立真实目标和预测目标框的高斯分布模型,计算两者相似性,解决因IoU度量造成的目标损失回归偏差敏感问题,提升损失回归准确性。在公开红外小目标数据集上进行对比测试,实验结果表明该算法对多种复杂背景下红外小弱目标检测均取得了最佳性能,在平均精度和速度等方面都得到显著提升,模型最小,方便部署。 展开更多

关键词 红外小目标 目标检测 跨越连接 注意力机制 多尺度融合

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基于CenSurE算子的多尺度红外小目标快速检测

7

作者 黄岫峰 金立左 《工业控制计算机》 2021年第7期52-54,共3页

红外小目标检测在国防、航天、交通、安防等领域有着广泛的应用场景,目前基于深度学习的目标检测算法尚不能很好地处理多尺度红外小目标检测。为此提出了一种红外小目标快速检测算法,通过引入尺度空间理论来解决目标尺度的变化问题。该... 红外小目标检测在国防、航天、交通、安防等领域有着广泛的应用场景,目前基于深度学习的目标检测算法尚不能很好地处理多尺度红外小目标检测。为此提出了一种红外小目标快速检测算法,通过引入尺度空间理论来解决目标尺度的变化问题。该算法采用CenSurE算子,使用积分图和图像栅格化等处理,降低计算复杂度,实现红外小目标的快速检测。实验结果表明,该算法在维持较高检测准确率的前提下,帧平均处理时间明显减小,可以满足实时目标检测要求。 展开更多

关键词 红外小目标 尺度空间 目标检测

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基于YOLO-IDSTD算法的红外弱小目标检测 被引量：15

8

作者 蒋昕昊 蔡伟 +2 位作者 杨志勇 徐佩伟 姜波 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2022年第3期492-501,共10页

针对复杂背景下红外弱小目标难以准确快速检测的问题,提出了一种红外弱小目标轻量化实时检测网络模型YOLO-IDSTD。首先,为提高检测速度,重新设计了特征提取部分的网络结构,并在输入层后使用Focus模块以减少推理时间;其次,为增强检测能力... 针对复杂背景下红外弱小目标难以准确快速检测的问题,提出了一种红外弱小目标轻量化实时检测网络模型YOLO-IDSTD。首先,为提高检测速度,重新设计了特征提取部分的网络结构,并在输入层后使用Focus模块以减少推理时间;其次,为增强检测能力,特征融合部分采用路径聚合网络,添加了改进的感受野增强模块;最后,目标检测部分增加至四尺度检测。在红外弱小目标数据集上进行的对比实验表明,相较于经典轻量化模型YOLOv3-tiny,文中提出的模型召回率提升了7.57%,平均检测精度提高了1.92%,CPU推理速度提升了36.1%,可较好地兼顾精度和速度,计算量与参数量明显减少,模型尺寸压缩至7.27 MB,减少了对硬件平台运算能力的依赖,实现了红外弱小目标准确又快速的检测。 展开更多

关键词 红外弱小目标 深度学习 目标检测 机器视觉 YOLO

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基于可见光-红外跨域迁移的红外弱小目标检测

9

作者 薛如翔 卫俊杰 +2 位作者 周华伟 杨海 王喆 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第10期287-294,共8页

红外弱小目标检测任务是红外探测领域的重点研究内容之一。然而由于其应用场景的特殊性,包含红外弱小目标的数据并不多见,且标注往往并不充分,这给由数据驱动的深度学习目标检测模型带来了挑战和困难。针对红外弱小目标数据集少、缺乏... 红外弱小目标检测任务是红外探测领域的重点研究内容之一。然而由于其应用场景的特殊性,包含红外弱小目标的数据并不多见,且标注往往并不充分,这给由数据驱动的深度学习目标检测模型带来了挑战和困难。针对红外弱小目标数据集少、缺乏标记信息等问题,提出一种基于可见光-红外跨域迁移的红外弱小目标检测模型,将数据量更丰富的可见光域监督信息迁移到红外域中,实现红外域的无监督训练。首先,在YOLOv5的基础上设计通道增强的数据处理方法,利用低成本的通道分离技巧将可见光图像转换成类红外图像,缩小可见光域和红外域之间的模态差异。然后,构建多尺度域自适应模块,采用对抗训练的方式,对骨干网络提取得到的不同尺度特征在特征空间中进行域混淆以减小域偏移的影响,提高模型对弱小目标的检测性能。实验结果表明,所提方法改进后的模型相比各版本的YOLOv5模型检测精度均有所提升;与其他现有的无监督域自适应目标检测算法相比,所提方法在红外弱小目标的检测精度上明显占优。 展开更多

关键词 红外弱小目标 目标检测 深度学习 域自适应 无监督

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基于局部窗口的红外弱小目标检测方法 被引量：1

10

作者 万明 张凤鸣 +1 位作者 禚真福 李建勋 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2011年第5期237-240,共4页

在分析红外图像中弱小目标检测方法的基础上,提出了一种基于局部窗口检测红外弱小目标的新方法。该方法利用图像的局部信息预测背景,直接根据当前像素点与背景像素点的灰度差及固定的分隔阀值检测目标,可以在低信噪比、强度变化剧烈的... 在分析红外图像中弱小目标检测方法的基础上,提出了一种基于局部窗口检测红外弱小目标的新方法。该方法利用图像的局部信息预测背景,直接根据当前像素点与背景像素点的灰度差及固定的分隔阀值检测目标,可以在低信噪比、强度变化剧烈的图像中获得较高的检测率与较低的虚警率。实验结果表明了该算法的有效性。 展开更多

关键词 红外图像 红外弱小目标 背景预测 目标检测

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面向天基监视的红外弱小飞行目标识别算法 被引量：1

11

作者 乔梦雨 谭金林 +2 位作者 刘亚虎 徐其志 万生阳 《中国空间科学技术》 CSCD 北大核心 2022年第5期125-132,共8页

针对当前红外弱小飞行目标特征不明显、背景干扰大等问题,提出了一种基于深度学习的红外弱小目标识别算法。检测框架以YOLOv4模型为基础,通过使用K-means++算法对训练集的候选框进行聚类处理,在初始大小的选取上放弃随机生成初始点的方... 针对当前红外弱小飞行目标特征不明显、背景干扰大等问题,提出了一种基于深度学习的红外弱小目标识别算法。检测框架以YOLOv4模型为基础,通过使用K-means++算法对训练集的候选框进行聚类处理,在初始大小的选取上放弃随机生成初始点的方式,在样本集里选取某一个样本作为初始中心使锚框(anchor)大小的选取更加合理。在模型结构中引入卷积注意力模块,使算法模型计算资源分配更合理,对红外弱小飞行目标的特征信息更加敏感。改进空间金字塔池化模块,使用平均池化可以更多保留图像的原始信息,降低天基成像中的噪点与坏点的影响。仿真实验表明采用K-means++计算Anchor大小时准确率可以达到80.13%,在加入了SPP和CBAM模块后之后在测试集上算法识别准确率达到了83.3%,经过对模型的修改有效提升了对红外弱小飞行目标识别的准确率。 展开更多

关键词 深度学习 卷积网络 红外弱小目标 天基监视 目标识别

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一种利用窗口结构提取红外弱小目标的方法 被引量：4

12

作者 刘文 刘朝晖 熊仁生 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期618-620,共3页

在分析红外弱小目标检测的检测概率和虚警率的基础上,引入了一种基于窗口结构的红外弱小目标检测方法.该方法无需进行图像差分,利用局部小范围内目标相对背景的灰度变化检测目标,可以在较低信噪比的情况下获得较高的检测概率和较低的虚... 在分析红外弱小目标检测的检测概率和虚警率的基础上,引入了一种基于窗口结构的红外弱小目标检测方法.该方法无需进行图像差分,利用局部小范围内目标相对背景的灰度变化检测目标,可以在较低信噪比的情况下获得较高的检测概率和较低的虚警率.实验表明了该方法的有效性. 展开更多

关键词 红外弱小目标 目标检测 窗口

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