激光与红外

作者：李文博

单位：江苏科技大学计算机学院,江苏 镇江 212100；

关键词：红外图像;目标检测;小目标识别;深度学习

基金：江苏省教育厅2019 年度江苏省高等学校自然科学研究面上项目(No.19KJB520031)资助。

红外检测技术具有受环境负面影响小、抗外界干扰能力强等优势,在众多领域皆有极为重要的应用价值。然而,由于红外小目标存在缺少明显的可用信息、边界模糊等问题,对其检测的难度较大,因而成为目标检测领域的研究热点与难点。本文通过分析困扰红外小目标检测研究发展的难题所在,首先就目前针对其检测的传统算法原理进行简要说明。其次,详细阐述了基于深度学习的多类型红外小目标检测算法,并对相关算法的分类、评估指标、相关数据集等多方面内容进行了介绍,随之以实例说明对当前算法改进的有效方式。最后,归纳总结现有检测算法的优缺点,探讨了红外小目标检测研究领域的未来发展趋势,即向高精度、高实时性、强鲁棒性、低复杂度的算法方面深入研究。

来源：2023年第10期

《激光与红外》期刊编辑部

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