研究目的
研究卷积神经网络（CNN）在复杂背景下检测红外图像中小目标的有效性。
研究成果
所提出的学习方法通过卷积神经网络将检测问题转化为模式分类问题，在复杂天空云层背景下对红外小目标的检测性能优于传统算法。该方法能有效降低虚警率，适用于目标检测系统。
研究不足
该研究提到需要进一步研究响应图阈值的选取问题，这表明存在一个潜在的优化领域。
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 面向红外小目标检测的卷积神经网络改进方法
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 面向红外小目标检测的卷积神经网络改进方法
DOI：10.1109/IGARSS.2018.8518464
出版年份：2018
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
由于信噪比低和空间分辨率有限，红外图像中的小目标检测是一项具有挑战性的任务。现有方法在红外小目标淹没于背景杂波时往往存在虚警率高、探测概率低的问题。本文采用卷积神经网络（CNN）提取红外图像中小目标的隐藏特征，并提出一种大量训练数据生成技术。利用点扩散函数（PSF）对小目标数据进行建模并生成正样本，随机选取背景图像块作为负样本。通过这种方式，巧妙地将探测问题转化为使用CNN的模式分类问题。为评估这一新型小目标检测框架的性能，我们测试了大量合成与真实小目标数据。实验结果表明，该算法简单有效，具有令人满意的探测精度。
作者：
Dong Zhao，Huixin Zhou，Shenghui Rong，Xiuping Jia
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