基于深度学习的遥感图像微小目标检测方法研究

来源：计算机测量与控制杂志2022年第10期北京时间：

作者：商俊燕

单位：常州工业职业技术学院

摘要：遥感图像中含有大量的微小目标,只有准确检测到这些微小目标,才能实现远程目标的识别与跟踪。为了给远程跟踪工作提供有效的辅助工具,以深度学习算法为技术支持,优化设计遥感图像微小目标检测方法。利用硬件设备实时采集包含微小目标的遥感图像,通过几何校正、灰度化转换、噪声抑制、去雾以及图像增强等步骤,完成初始图像的预处理。通过前景与背景图像的分割,选择遥感图像中的待检测目标。构建深度卷积神经网络作为深度学习算法的运行环境,经过前向传播、反向传播提取遥感图像特征。最终通过特征匹配,得出包含微小目标数量以及位置坐标的检测结果。通过性能测试实验得出结论：与传统遥感图像目标检测方法相比,优化设计方法的查准率和查全率分别提高了6.3%和10.74%,目标位置检测误差得到明显降低,且响应时间缩短了2440ms,由此证明优化设计方法具有良好的检测性能。

关键词：深度学习;遥感图像;微小目标检测;