基于特征增强的模糊红外刑侦目标提取算法研究

本研究旨在解决红外图像刑侦场景中目标边缘模糊和轮廓不完整等问题。提出了一种基于特征增强的模糊刑侦目标提取方法。首先,设计模糊刑侦目标边缘提取网络模型(Blurry Criminal Investigation Target Edge Extraction Network Combined with Spatial Channel Attention, BCES-Net),并利用空间通道关注模块(Spatial and Channel Attention Module, STCAM)获取具有强语义信息的特征图像。接着通过建模提取来获取包含语义类别信息的边缘特征和模糊刑侦目标特征。在训练过程中,基于特定损失函数和多种特征融合技术,通过反复监督学习和训练校正,提高了边缘和模糊刑侦目标分割性能。在手部热痕迹数据集上,与DeeplabV3+、U-Net、HRNet、PSPNet等模型相比,BCES-Net模型在均交并比(mean Intersection over Union, mIoU)、平均精度均值(mean Average Precision, mAP)、准确率等评价指标上显著优越,mIo...