天空背景红外图像序列弱小目标检测算法研究

来源：电子测量技术杂志2021年第13期北京时间：

作者：黄夏阳，张 涛，朱秋煜，崔文楠，李 洁

单位：1.上海大学通信与信息工程学院 上海 200444; 2.中国科学院上海技术物理研究所 上海 200083; 3.中国科学院大学电子电气与通信工程学院 北京 100049

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。

关键词：红外弱小目标; 图像序列; 深度学习; 目标检测