【摘 要】
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红外小目标检测一直是红外搜索与跟踪（Infrared Search and Track,IRST）系统中的关键技术,被广泛应用于精确制导、反导拦截及军事预警等领域中。受限于红外成像的特性,威胁目标往往因探测距离过远而在视野中以缺乏形状和纹理特征的小目标形态出现,再加上多样场景带来的背景杂波影响,设计兼具检测精度高、场景鲁棒性强和实时性好等优点的算法是一项极具挑战的任务。针对该问题,本文在注意力机制
【基金项目】
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十三五预研项目,×××成像仿真与特征分析技术研究; 实验室与航天科工某研究所的合作项目:基于深度学习的高可靠WX事件智能判别技术
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红外小目标检测一直是红外搜索与跟踪（Infrared Search and Track,IRST）系统中的关键技术,被广泛应用于精确制导、反导拦截及军事预警等领域中。受限于红外成像的特性,威胁目标往往因探测距离过远而在视野中以缺乏形状和纹理特征的小目标形态出现,再加上多样场景带来的背景杂波影响,设计兼具检测精度高、场景鲁棒性强和实时性好等优点的算法是一项极具挑战的任务。针对该问题,本文在注意力机制的引导下,沿着局部对比度模型优化、再到基于学习的多特征建模、最后到融合先验知识的深度学习的路线,层层递进地展开研究。主要工作如下:（1）研究了红外小目标检测的相关基础理论。具体包括红外图像特性分析、注意力机制理论及其对应的计算模型、以及特征融合理论,为本文后续的方法研究设计提供了坚实的理论依据。（2）提出了基于局部对比度模型的红外小目标检测方法。首先利用视觉显著性检测提取目标候选区域;随后为了优化局部对比度模型,设计了多尺度局部方向差对比度度量方法;最后定量分析3D结果图与ROC曲线,定性计算六个相关性能指标,验证了本算法相比于局部对比度方法具有更优的抗噪性能、背景抑制能力和场景鲁棒性。（3）提出了基于多特征建模的红外小目标检测方法。首先在形态学、对比度、信息熵和方向性等方面对小目标进行特征建模,提取表征能力强且具有区分度的特征;随后利用支持向量回归机对图像进行目标概率的预测;相比于仅对单一特征进行建模的方法,多维度特征融合的检测方法具有更好的目标检测能力与虚警抑制效果。（4）提出了对比度先验与跨层注意力融合的红外小目标检测方法。从融合先验知识的深度学习角度出发,首先将局部对比度方法模块化并引入到网络中,利用先验知识引导网络学习目标与背景之间的关系;随后设计了跨层非局部注意力模块用于层间多尺度特征融合,充分利用了图像场景中的上下文关联信息,构建了适用于红外小目标的实时像素级预测网络;最后实验验证了该网络模型的检测性能和场景鲁棒性均优于基于滤波、形态学、对比度和低秩稀疏的模型。
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