红外小目标检测模型

背景抑制增强

一种结合自适应小波背景抑制与边缘感知融合的双分支网络，针对低信噪比与复杂背景下的红外小目标检测任务设计。

Ziyi, Zheng · 李位星 · 潘峰 · Ronghao, Wang · 高琪

IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 2026

技术优势

背景压得住

自适应小波模块用平稳小波变换多尺度分解，在去噪的同时增强目标显著性，不让目标被背景淹掉。

边缘抓得准

边缘感知分支用动态蛇形感受野处理 Sobel 边缘图，专门把目标边界这种细粒度结构抠出来。

检测率更高

在四个基准数据集上全面超过现有方法，检测概率、虚警率和 IoU 三项指标都更好。

应用场景

• 红外小目标检测：在低信噪比和复杂背景下把暗弱小目标稳定检测出来，漏检和误报同时降低。
• 无人机红外监控：无人机远距离拍摄的红外图像里，把微小目标从地面杂波中分离出来。
• 红外成像系统：作为检测模块嵌入现有红外成像系统，直接提升其对小目标的检测灵敏度。
• 精密红外测量：对目标边界进行精细建模，让后续测量环节能拿到更准确的目标轮廓。