基于自适应尺度图像块加权差测量的红外小目标检测方法和系统

    公开(公告)号:CN113205494A

    公开(公告)日:2021-08-03

    申请号:CN202110457402.4

    申请日:2021-04-27

    Applicant: 武汉大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于自适应尺度图像块加权差异测量的红外弱小目标检测方法和系统,属于图像目标检测技术领域。本发明的主要目的是解决传统红外弱小目标检测方法中存在的目标增强能力差和杂波抑制能力差的问题,从而提高目标检测中的检测率并降低虚警率。实现的技术方案是:1)利用Sobel边缘滤波算子获取原红外图像对应的边缘图像;2)根据边缘图像计算以单个像素位置为中心的红外小目标的尺寸信息;3)根据获得的尺寸信息计算自适应尺度图像块的加权差异;4)利用自适应阈值分割提取目标,完成目标检测。该方法充分利用红外弱小目标与背景间存在局部对比度差异的特点,能有效地增强目标并抑制背景杂波,提高红外弱小目标检测的性能。

    基于特征空间多分类对抗机制的红外可见光图像融合方法

    公开(公告)号:CN113706406B

    公开(公告)日:2023-08-04

    申请号:CN202110916568.8

    申请日:2021-08-11

    Applicant: 武汉大学

    Abstract: 本发明提出了一种基于特征空间多分类对抗机制的红外可见光图像融合方法。本发明所提出的方法引入空间注意力机制,同时使用密集连接和残差连接来构建高性能编码器网络实现特征提取;引入通道注意力机制,同时使用多尺度卷积来构建高性能译码器网络实现图像重建。将融合策略网络化,引入多分类生成对抗机制使融合特征同时符合红外与可见光两种模态的概率分布,从而构建高性能的深度融合策略。最终的红外与可见光图像融合网络由训练好的编码器、特征融合网络以及译码器级联而成,生成高质量的融合结果。相较于现存方法,本发明所提出的方法可解释性好、融合速度快、适用范围广。

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