基于视觉注意机制的红外弱小目标检测

摘要

为了提升基于人类视觉系统检测方法的检测率、检测速度和场景适应能力,构建了一个多场景红外弱小目标数据集,提出了一种基于视觉注意机制的红外弱小目标检测算法。从自底向上的机制出发,提出多尺度灰度-方差估计,快速计算显著图并估计出最优目标尺寸,使用基于加速分割测试特征的角点检测算法快速提取候选目标,并引入非极大值抑制去除冗余。从自顶向下的机制出发,结合生物侧抑制理论与余弦相似度,提出了软竞争模糊自适应共振网络,并设计一个特征集对目标进行描述。最后,使用网络训练所得模型完成对候选目标的识别。实验结果表明:与5种代表性基于人类视觉系统的方法相比,本文方法具有更高的检测概率和更快的检测速度,且在不同场景的性能更具稳定性。