近地背景下的机载红外探测系统弱小目标检测

李楠

doi:10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2022.06.013

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近地背景下的机载红外探测系统弱小目标检测

光学图像处理与识别 | 更新时间：2025-09-01

- 近地背景下的机载红外探测系统弱小目标检测
- Weak and small targets detection of airborne infrared detection system in the Near-earth background
- 光学技术 2022年48卷第6期页码：755-762
- 作者机构：
  
  1:山西工程科技职业大学现代物流学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2022.06.013
  中图分类号： TN219;TP391.41
- 纸质出版：2022
- 稿件说明：
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李楠. 近地背景下的机载红外探测系统弱小目标检测[J]. 光学技术, 2022,48(6):755-762.

Weak and small targets detection of airborne infrared detection system in the Near-earth background[J]. 2022, 48(6): 755-762.
李楠. 近地背景下的机载红外探测系统弱小目标检测[J]. 光学技术, 2022,48(6):755-762. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2022.06.013.

Weak and small targets detection of airborne infrared detection system in the Near-earth background[J]. 2022, 48(6): 755-762. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2022.06.013.

摘要

机载红外探测系统在近地背景下检测目标时，地面将对弱小目标产生严重的干扰，导致传统检测方法对弱小目标的检测性能下降。针对该问题，利用生成对抗网络提出一种近地背景下的机载红外探测系统弱小目标检测方法。将深度自编码器作为生成对抗网络的网络框架，引入inception机制对视觉信息进行多尺度特征提取，并引入残差块来缓解梯度消失问题。在神经网络的对抗训练中，生成器考虑了移动损失与对抗损失两个损失函数，提高了生成器的训练效果。最终，在公开的无人机机载红外探测数据集上完成了实验，结果表明所提方法能在近地背景下成功检测出红外弱小目标，且检测的平均精度与速率均优于其它对比方法。

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近地背景下的机载红外探测系统弱小目标检测

Weak and small targets detection of airborne infrared detection system in the Near-earth background

DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2022.06.013

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