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针对天基红外预警卫星获得的红外图像的特点,分析了传统的红外弱小目标的检测与识别方法并指出了其存在的检测时间长,虚警概率高等不足之处。根据导弹预警系统对目标检测的实时性、快速性和准确性需求及导弹尾焰红外辐射光谱特性,提出了一种窄带高光谱的红外弱小目标检测与识别一体化方法。仿真实验采用了一个典型的红外背景图像,根据两类典型导弹尾焰在2.7~2.9?m波段范围内的红外辐射信息,生成了20幅SNR为2.0~2.5的红外图像,结果验证了该方法能快速准确的检测并识别导弹目标。 相似文献
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针对复杂的天空背景,提出了一种基于显著性与尺度空间的红外弱小目标检测算法.首先通过频域残差法对原始图像进行初步处理,缩小红外弱小目标的待识别目标区域;接着利用DoG算子得到预处理后图像的尺度空间并实行特征点检测,获得最佳尺度图像,再对特征图像进行加权融合;最后通过信息熵分割来实现红外弱小目标的检测.仿真结果表明,本文方法跟文献中所提的优秀算法相比,能有效地检测出红外弱小目标,提升了目标图像的信杂比.同时,能很好地适应不同复杂场景,为红外弱小目标的跟踪应用奠定了基础. 相似文献
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针对复杂场景下红外图像中弱小目标像素占比少、特征细节不明显致使目标特征提取困难、检测准确率低的问题,提出了一种基于注意力机制的复杂背景下红外弱小目标检测方法。该方法以YOLOv5网络为基础,设计SimAMC3注意力机制模块,优化网络的特征提取层;设计目标检测头,通过增加特征融合层来改变其开始进行特征提取的深度,获得新的弱小目标检测层,使浅层特征层更好地保留弱小目标的空间信息;改进预测框筛选方式,提高距离相近或重叠目标的检测精度。实验选取了两个SIRST红外弱小目标图像数据集,对其进行标注并训练。实验结果表明,改进后的算法与原YOLOv5算法相比,平均精度均值(mAP)分别提升了4.8%和7.1%,在不同复杂背景下均可有效检测出红外弱小目标,体现了良好的鲁棒性和适应性,可以有效应用于复杂背景中的红外弱小目标检测。 相似文献