用于红外小目标的检测

资 源 简 介

用于红外小目标的检测

详 情 说 明

红外小目标检测是计算机视觉领域的重要研究方向，尤其在军事侦察、无人机监控等场景中具有关键应用价值。这类目标通常只占几个像素，且信噪比极低，传统算法容易受复杂背景干扰。

目前主流解决方案通常采用两阶段处理：首先通过背景抑制算法（如Top-Hat变换或引导滤波）突出潜在目标区域，然后结合形态学特征或运动连续性进行目标确认。近年来基于深度学习的方法通过设计特殊网络结构（如注意力机制+特征金字塔）能有效提升小目标检测率，但需要解决样本不均衡问题。

在算法优化时需特别关注三个核心指标：检测率（避免漏检）、虚警率（减少误报）和实时性（满足工程需求）。融合时空信息的检测框架往往能取得更好效果，例如将单帧检测结果与光流轨迹进行关联验证。该领域的突破将直接推动红外预警系统、智能安防等应用的发展。