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低光照场景下小目标检测算法的改进设计与应用研究

目录

文档概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.2.1低光照场景检测技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

1.2.2小目标检测技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

1.3研究内容与目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

1.4技术路线．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

相关技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

2.1图像预处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

2.1.1直通式光流方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

2.1.2基于学习的预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

2.2小目标检测算法基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

2.2.1特征提取技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

2.2.2分类与回归方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

低光照场景下小目标检测算法设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

3.1问题建模与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

3.1.1图像退化模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

3.1.2小目标特征缺失问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

3.2基于多尺度特征融合的改进算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

3.2.1多层次特征提取模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50

3.2.2空间通道跨网络融合机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

3.3基于注意力机制的增强设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53

3.3.1自适应通道注意力机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54

3.3.2自监督位置注意力模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57

3.4融合轨迹先验的检测方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．60

3.4.1光流辅助特征跟踪．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．61

3.4.2运动一致性约束模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．63

算法性能评估与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．66

4.1实验设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．67

4.1.1数据集与评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．70

4.1.2对比算法选取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．72

4.2定量评估结果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．75

4.2.1消融实验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．77

4.2.2对比实验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．80

4.2.3参数敏感性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．82

4.3定性结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．84

4.3.1不同场景性能展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．87

4.3.2算法鲁棒性验证．．．