复杂背景下低信噪比红外弱小目标检测方法

来源：计算机工程与应用杂志2025年第8期北京时间：

作者：孟维超, 卞春江, 聂宏宾

单位：1.中国科学院 国家空间科学中心 复杂航天系统电子信息技术重点实验室，北京 100190；2.中国科学院大学 计算机科学与技术学院，北京 100049

摘要：复杂背景下红外弱小目标与背景难以区分，信噪比低，检测十分困难。为了解决这一问题，提出了一种新的卷积神经网络。通过特征增强模块，将目标的灰度分布特性编码至网络，实现红外弱小目标的特征增强；提出平衡双向特征融合模块，改进深层和浅层特征融合方式，实现浅层细节信息和高层语义信息的平衡，进一步提升网络的特征提取能力。在公开数据集上定性和定量地对比了方法的检测性能，并进一步比较了在不同信噪比条件下目标检测能力。实验结果表明：提出的方法相比于三种非监督方法和两种监督方法在检测率和虚警率性能方面均有显著提升，在虚警率为1×10?5条件下检测率达到76.20%。

关键词：红外图像,目标检测,卷积神经网络,低信噪比