红外小目标检测方法综述OACSTPCD
Review of Infrared Small Target Detection
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…查看全部>>
胡睿杰;车逗
厦门理工学院光电与通信工程学院,福建 厦门 361024厦门理工学院光电与通信工程学院,福建 厦门 361024
计算机与自动化
红外小目标检测特征提取局部对比深度学习
infrared small target detectionfeature extractionlocal contrastdeep learning
《计算机与现代化》 2023 (8)
79-86,8
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