可微稀疏掩模引导的红外小目标快速检测网络

来源：电子与信息学报杂志2025年第12期北京时间：

作者：盛卫东, 吴双林, 肖超, 龙云利, 李晓斌, 张一鸣

单位：1.国防科技大学电子科学学院 长沙 4100732.卫星信息智能处理与应用技术国家级重点实验室 北京 100085

摘要：红外小目标检测在遥感探测、红外制导和环境监测等领域具有不可替代的应用价值，其核心挑战在于目标像素占比极小(目标尺寸通常小于9×9)、空间特征稀疏且易被复杂背景杂波淹没。现有红外小目标方法或依赖手工设计的背景抑制算子，难以适应复杂场景；或采用密集卷积神经网络，未充分考虑目标背景占比极不均衡导致的计算冗余。基于目标稀疏先验，该文提出一种可微稀疏掩模引导的红外小目标快速检测网络。首先，设计可微稀疏掩模生成模块作为预处理，输出目标候选区域的二值掩码，实现对目标的粗检测，并过滤大量背景冗余信息；其次，基于Minkowski Engine稀疏卷积构建稀疏特征提取模块，仅对二值掩码中的非零目标区域进行稀疏卷积运算，实现对目标候选区域的精细化处理；最后，通过金字塔池化模块进行多尺度特征融合，并将融合后的特征送入目标-背景二分类器输出最终检测结果。为验证方法有效性，在NUDT-SIRST与NUAA-SIRST两大主流红外小目标数据集上进行实验，实验结果表明，所提方法实现了在检测性能相当的情况下，实现了检测效率的极大改善，验证了所提方法的有效性。

关键词：红外小目标检测, 可微稀疏掩模, 稀疏特征提取, 金字塔池化

基金资助：国家自然科学基金青年基金(C类)(62501609)