基于全卷积神经网络的红外弱小目标检测

为解决传统红外弱小目标检测虚警率较高的问题,提出了一种基于局部均值差分和深度神经网络的红外弱小目标检测算法。首先,利用改进的局部均值差分算法从输入图像中提取候选目标区域;然后设计了基于全卷积神经网络的分类器对候选区域进行判别。网络中引入了参数化非线性激活层,有助于提升网络的分类性能。实验表明该文算法对典型天空和地面背景下红外弱小目标的准确率和召回率分别达到了100%和99.6%,明显优于传统算法。