天空背景红外图像序列弱小目标检测算法研究

• 作者: 黄夏阳 张涛 朱秋煜 崔文楠 李洁
• 来源期刊: 电子测量技术
• 关键词: 红外弱小目标 图像序列 深度学习 目标检测
• 年，卷（期）: 2021,（13）
• 所属期刊栏目: 信息技术及图像处理|Information Technology and Image Processing
• 页码范围: 138-144
• 页数: 7页
• 分类号: TP751.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.19651/j.cnki.emt.2106672

摘要

在天空背景的红外图像序列中检测低信噪比的弱小目标时,单纯的传统算法在不同程度上存在预处理过程复杂、特征设计困难、控制参数难以确定、检测准确率低等问题.通过引入深度学习技术,提出一种结合算法,可以显著提高算法的检测效果.在红外图像序列中,首先在起始帧中利用基于YOLOv3的时空特征提取网络高准确率地检测运动目标,再在后续帧中依据目标的速度和亮度特性,使用基于局部对比度特征的传统方法对目标进行快速检测.在搭建的天空背景的红外图像序列测试数据集中,结合方法实现了比现有方法更高的准确率和召回率,计算时间也满足实时性要求.该结果表明,两种方法互相配合,在实时性与准确度上取得了很好的平衡.