噪声抑制驱动SAM模型

抑制红外噪声

通过内部混合适配器和外部空间-频率混合模块双重抑制噪声，提升SAM在红外小目标检测中的泛化能力。

Wenxiao, Xu · Qiyuan, Yin · Chen, Wu · 陆佃杰 · 张桂娟 · Zheng, Zhuoran

IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 2025

技术优势

抗噪特征重构

熵感知重建噪声输入特征，并用门控软注意力融合，减轻 SAM 对噪声的敏感性。

频域抑制杂波

联合空间与频率域处理，克服自注意力模型偏向低频成分的问题，进一步抑制背景杂波。

多数据集 SOTA

在多个红外数据集上的大量实验证实了领先性能，泛化能力有据可查。

应用场景

• 红外目标检测：替代传统滤波、局部对比度方法，在噪声场景下更可靠地检出小目标。
• 遥感图像处理：用于星载、机载红外遥感图像的弱小目标自动识别。
• 目标检测算法：作为后处理模块提升现有检测算法在红外数据的抗噪能力。