【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像检测领域，尤其是一种基于全局多尺度长期信息的红外小目标检测方法。
技术介绍
1、红外成像具有隐蔽性强、便携性好、可探测盲区、可全天候工作的特点，其通过目标与背景之间红外辐射量的差异来实现对目标的探测和跟踪。相比主动雷达成像和可见光成像具有明显优势。在红外成像中，红外小目标图像检测被广泛应用于军事侦察、灾难预警、医疗成像、环境探测等领域。
2、然而受限于红外成像的特性，在多种观测场景下，目标往往因为距离过远而在视野中以缺乏形状和纹理的小目标形态出现，有时甚至会淹没在复杂的背景当中，增加了检测难度，这就对红外小目标检测算法提出了很高的要求。
3、目前红外小目标检测算法主要分为基于单帧图像检测和基于序列(多桢)图像检测两大类。基于单帧图像的检测是利用单帧图像中的空间信息对小目标进行检测，并根据检测结果判断目标是否存在。基于序列的图像检测是基于小目标的形状、灰度变化和连续帧间运动轨迹的连续性等先验信息，通过多帧的信息给出目标是否存在的判断依据。
4、多帧检测往往基于前一帧的检测先验信息推测后...
【技术保护点】
1.一种基于全局多尺度长期信息的红外小目标检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于全局多尺度长期信息的红外小目标检测方法，其特征在于，对所述第一特征图进行编码，包括：
3.如权利要求1所述的基于全局多尺度长期信息的红外小目标检测方法，其特征在于，所述增强前馈神经网络通过在两个全连接层之间，设置两个卷积层和一个批量归一化层来对所述第二特征表示进行增强。
4.如权利要求3所述的基于全局多尺度长期信息的红外小目标检测方法，其特征在于，所述增强前馈神经网络中，第二个全连接层的输出还跳转连接第一个全连接层的输入。
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【技术特征摘要】
1.一种基于全局多尺度长期信息的红外小目标检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于全局多尺度长期信息的红外小目标检测方法，其特征在于，对所述第一特征图进行编码，包括：
3.如权利要求1所述的基于全局多尺度长期信息的红外小目标检测方法，其特征在于，所述增强前馈神经网络通过在两个全连接层之间，设置两个卷积层和一个批量归一化层来对所述第二特征表示进行增强。
4.如权利要求3所述的基于全局多尺度长期信息的红外小目标检测方法，其特征在于，所述增强前馈神经网络中，第二个全连接层的输出还跳转连接第一个全连接层的输入。
5.如权利要求4所述的基于全局多尺度长期信息的红外小目标检测方法，其特征在于，所述使用增强前馈神经网络对所述第二特征表示进行强...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋锐，孙雪，李娇娇，贾媛，王养利，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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