【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，具体涉及一种红外弱小目标检测方法。
技术介绍
1、当前可见光场景下的目标检测技术发展迅速，但由于其会受到光照的影响，在夜晚或者光照条件差的场景检测精度不高，红外目标检测可以解决该问题，但由于红外传感器分辨率有限，成像距离远，红外图像中往往呈现目标尺寸小而且暗淡、背景复杂、低信噪比等特点。红外弱小目标检测就是一种从具有复杂背景的红外图像中将目标分割出来的技术。该技术具有广泛的应用，比如可用于海上救援、军事侦察、火灾预警等领域。
2、红外弱小目标检测技术从技术特性上可以划分为基于图像特征的传统检测方法和基于深度学习的目标检测方法两大类。传统的目标检测方法依赖于分析图像数据的特征，手工制定对应的检测模板进行检测。这种方法的优点在于其操作简洁且执行速度较快，然而其缺点也明显，那就是其检测精度和场景泛化能力较差。为了弥补这些缺陷，近年来，随着数据量的增加和算力资源的提升，基于深度学习的检测方法，具体来说就是基于卷积神经网络的方法，展现了令人瞩目的性能。这种方法通过大量红外数据来训练模型，从而增强模型对红外弱小目...
【技术保护点】
1.一种基于语义指导融合网络的红外弱小目标检测方法，其特征在于包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于语义指导融合网络的红外弱小目标检测方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的基于语义指导融合网络的红外弱小目标检测方法，其特征在于：
4.根据权利要求2所述的基于语义指导融合网络的红外弱小目标检测方法，其特征在于：
5.根据权利要求2所述的基于语义指导融合网络的红外弱小目标检测方法，其特征在于：
6.一种电子设备，其特征在于，包括：
7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储...
【技术特征摘要】
1.一种基于语义指导融合网络的红外弱小目标检测方法，其特征在于包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于语义指导融合网络的红外弱小目标检测方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的基于语义指导融合网络的红外弱小目标检测方法，其特征在于：
4.根据权利要求2所述的基于语义指导融合网络的红外弱小...
【专利技术属性】
技术研发人员：张艳宁，汪璋，张世周，苏小婷，邢颖慧，冉令燕，王鹏，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：
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