近日,计算机科学与技术学院邓鹤教授的研究成果BEmST: Multi-frame Infrared Small-dim Target Detection using Probabilistic Estimation of Sequential Backgrounds在遥感领域国际知名期刊IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing(TGRS)上发表,邓鹤教授为文章第一作者,硕士生张永雷为第二作者。
TGRS是由电气和电子工程师协会(Institute of Electrical and Electronics Engineers, IEEE)地球科学与遥感学会(Geoscience andRemote Sensing Society,GRSS)出版的旗舰期刊。该期刊专注于发表高质量的原创研究论文,涵盖地球科学、遥感以及相关领域的最新进展,为中科院SCI一区、CCF-B类期刊,影响因子8.2。
红外小目标图像中的目标小、强度弱,没有大小、形状及纹理等特征,且目标、背景和噪声混叠,很难直接检测,因而漏检率和虚警率都很高。考虑到有监督背景估计策略的局限性,以及因传感器运动导致无监督背景估计性能衰减等,文章研究了一种面向成像传感器运动的红外小目标检测方法(即BEmST)。
首先,使用变分自编码器无监督估计小目标红外序列图像背景;其次,采用稳定主成分追踪恢复丢失的细节,并通过交替方向乘子法将细节恢复问题转化为最优化任务;然后,采用背景差分策略凸显小目标、消除强杂波干扰;最后,采用密集跳跃连接网络检测小目标。与此同时,采用Focal loss和Dice loss作为联合损失函数,解决样本量不平衡问题。与现有SOTA方法相比,BEmST具有更好的检测性能,例如更高的检测率、更低的误检率,更大的ROC曲线面积等。
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