红外小目标检测方法综述

摘要：

本文旨在对基于传统的特征提取、局部对比与现今使用广泛的深度学习的3种红外小目标检测方法进行综述,并通过对比这3种方法的前沿应用,分析其在目标检测性能、鲁棒性和实时性等方面的优势和不足.从中发现,基于特征提取的方法在简单场景下具有较好的实时性和鲁棒性,但在复杂场景下可能受限.基于局部对比方法对目标的尺寸和形状变化相对鲁棒,但对背景干扰较为敏感.基于深度学习的方法在目标检测性能方面表现出色,但需要大量数据和较大的计算资源.因此,在实际应用中,应根据具体场景需求综合考虑这些方法的优缺点,并选择合适的方法进行红外小目标检测.

关键词：红外小目标检测、特征提取、局部对比、深度学习

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-09-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：79-86