: "融合全卷积神经网络与视觉显著性的红外小目标检测"
: "本研究提出了一种结合深度神经网络和视觉显著性的红外小目标检测新方法，旨在提升在复杂背景和噪声环境中的检测效果。"
: "神经网络" "深度学习" "机器学习" "数据建模" "专业指导"
【正文】:
红外小目标检测在军事、安全等领域具有广泛的应用，但在复杂背景和噪声环境下，准确检测往往面临挑战。为解决这一问题，本文提出了一种创新的融合全卷积神经网络（FCN）和视觉显著性（Visual Saliency）的红外小目标检测算法。该算法旨在优化背景抑制、目标增强以及虚警抑制，以提高检测性能。
文章采用了一种基于编码器-解码器架构的轻量级全卷积神经网络。FCN的优势在于其可以进行端到端的学习，无需预先设定固定大小的输出，这使得它能够处理不同尺寸的输入图像，对于红外小目标的检测尤为适用。编码器部分负责提取图像的多层次特征，而解码器则将这些特征映射回原始图像空间，实现精确的目标定位。
在设计网络时，引入了多个下采样层，这有助于减少计算量，同时扩大了网络的感受野，使得网络能够捕捉到更广泛的上下文信息，对于识别复杂背景中的小目标至关重要。此外，多尺度特征的提取也被融入到网络中，以增强背景抑制能力，即使在存在多种尺寸目标的情况下，也能有效地辨别出真正的小目标。
接下来，为了进一步抑制虚警，利用了红外小目标的视觉显著性特征。视觉显著性是指图像中吸引人类视觉注意力的部分，这种方法能有效区分红外小目标与背景，降低误报率。结合FCN的分割结果，通过分析目标的显著性特征，可以更准确地识别出真正的小目标。
采用自适应阈值方法来分离出小目标。这种自适应策略能够根据图像的具体情况动态调整阈值，从而更灵活地处理不同场景下的目标检测问题，提高了检测的准确性和鲁棒性。
在真实红外图像上的实验结果显示，本文提出的算法在检测率、虚警率和运算时间等关键指标上均优于传统的红外小目标检测算法，证明了该方法的有效性和实用性。特别适用于复杂背景下的红外小目标检测任务，为实际应用提供了有力的技术支持。
通过融合全卷积神经网络和视觉显著性，本文的红外小目标检测算法实现了对复杂环境下的小目标的高效、准确检测，为深度学习在红外成像领域的应用开辟了新的可能。未来的研究可进一步探讨如何优化网络结构，提高计算效率，以及如何将这种方法扩展到其他类型的传感器和目标检测任务。
