LPformer:基于拉普拉斯金字塔多级Transformer的红外小目标检测

杜妮妮, 单凯东, 卫莎莎

杜妮妮, 单凯东, 卫莎莎. LPformer:基于拉普拉斯金字塔多级Transformer的红外小目标检测[J]. 红外技术, 2023, 45(6): 630-638.
引用本文: 杜妮妮, 单凯东, 卫莎莎. LPformer:基于拉普拉斯金字塔多级Transformer的红外小目标检测[J]. 红外技术, 2023, 45(6): 630-638.
DU Nini, SHAN Kaidong, WEI Shasha. LPformer: Laplacian Pyramid Multi-Level Transformer for Infrared Small Target Detection[J]. Infrared Technology , 2023, 45(6): 630-638.
Citation: DU Nini, SHAN Kaidong, WEI Shasha. LPformer: Laplacian Pyramid Multi-Level Transformer for Infrared Small Target Detection[J]. Infrared Technology , 2023, 45(6): 630-638.

LPformer:基于拉普拉斯金字塔多级Transformer的红外小目标检测

详细信息
    作者简介:

    杜妮妮(1977-)女,陕西西安人,硕士,讲师,主要研究方向为图像检测、识别技术,E-mail:314941956@qq.com

  • 中图分类号: TP753

LPformer: Laplacian Pyramid Multi-Level Transformer for Infrared Small Target Detection

  • 摘要: 红外小目标检测是指从红外图像中分割出小目标,在火灾探测系统和海上监视及救援系统应用中具有重要意义。然而,由于目标尺寸小、特征不明显、背景环境复杂等因素,导致目前红外小目标检测算法的检测性能通常受到限制。针对上述问题,设计了一种基于拉普拉斯金字塔多级Transformer的红外小目标检测算法。首先,由于红外小目标尺寸较小,容易在网络迭代过程中损失纹理细节信息,利用拉普拉斯金字塔从原始输入的红外图像中提取出不同层级的高频边界信息,进一步通过一种结构信息转换模块与主干网络中不同层级的特征进行融合,用于对损失的纹理信息进行补偿;接着为了进一步提升网络的判别能力,在提高检测准确率的同时抑制虚警率,还采用了一种基于通道维的Transformer结构,将每个通道特征图作为图像块,并沿着通道维进行自注意力的计算。实验结果表明,与目前先进的检测算法相比,本文所提出的算法具有更高的检测性能。
    Abstract: Infrared small target detection refers to the segmentation of small targets from infrared images. This is of significance in the application of fire detection systems, maritime surveillance, and other rescue systems. However, because of factors such as small target size, inconspicuous features, and complex background environment, the detection performance of current infrared small target detection algorithms is generally limited. To address this issue, an infrared small target detection algorithm based on the Laplacian pyramid multi-level transformer (LPformer) was designed in this study. During network iteration, small infrared targets are prone to losing texture detail information owing to their small size. The Laplacian pyramid was used to extract different levels of high-frequency boundary information from the original input infrared image. A structural information conversion module was then fused with the features of different levels in the backbone network to compensate for the lost texture information. Next, to further improve the discriminative ability of the network and suppress the false alarm rate while improving the detection accuracy, a channel-based transformer structure that takes each channel feature map as tokens was also adopted. This calculated the self-attention map along the channel dimension. Experimental results demonstrated that the detection performance of the proposed algorithm was higher than that of current advanced detection algorithms.
  • 太阳光中包含各种波段的光,但是地球大气层中的臭氧层会对220~280 nm波段的紫外光进行吸收,因此该波段的光很难到达地球表面,该波段又被称为“日盲”紫外波段[1]。我们通过220~280 nm紫外光的日盲特性对处于该波段的目标物进行检测成像,能够有效地排除掉阳光对其造成的影响。而高压输电线路由于其自身的故障会在大气中产生电晕,电晕放电会放射出波段为220~280 nm的紫外光[2-6]。传统的电晕探测技术有红外热探测和超声波探测,日盲紫外电晕探测相比于这两种技术有极大的改进:和红外技术相比,在早期就能检测到高压输电线上的电晕放电现象,并且不受周边环境干扰;和超声波技术相比,能够探测的距离长,并且能够检测出电晕放电产生的位置。如今,国内的紫外检测技术飞速发展,以国产碲铯阴极紫外像增强器为核心的紫外成像仪能够对电力设备故障进行实时的检测[7-9]

    在日盲紫外电晕成像探测过程中,一般是根据显示器上所显示的日盲紫外图像来主观判断电晕放电的程度,这样会带来很大的误差,所以需要通过具体的算法对日盲紫外电晕放电进行量化分析。考虑到日盲紫外电晕信号十分微弱,达到了单光子水平,普通的量化分析方法不能满足要求,因此需要设计合理的光子计数算法来对日盲紫外信号进行量化分析。

    图 1是单光子探测的原理图。首先,光信号通过光学镜头进行光学聚焦;然后,前端光电探测器将光信号转化成电信号;其次,将电信号输入至信号处理模块进行处理;最后,后端读出电路模块将处理之后的信号进行输出。其中,因为日盲紫外信号十分微弱,传统的固体探测器件难以达到要求,因此一般会采用真空器件对信号进行光电转换和电子倍增。与此同时,当需要对目标信号强弱进行分析并对其进行成像时,采用像增强器作为光电转换和成像器件[10]

    图  1  单光子探测原理框图
    Figure  1.  Block diagram of single photon detection

    当日盲紫外光子信号低于3×10-15 W/cm2时,光电转换器就会产生离散脉冲信号,合适的CMOS传感器就能探测到光子信号,所以能够统计日盲紫外信号光子的数量来实现对目标源信号的定量化分析。光子的能量公式为:

    $$ E = h\frac{c}{\lambda } $$ (1)

    式中:h为普朗克常数;c为真空中的光速;λ为光的波长。其中日盲紫外波段为200~280 nm[3],通过计算得出一个日盲紫外光子的能量为7.1×10-19~1×10-18 J。

    日盲紫外光光功率P表示为:

    $$ P=N×E $$ (2)

    式中:N表示光子数;E表示单光子能量,所以单位时间内通过的光能量表示光流强度。

    目标源信号的光功率可以通过统计一个截面上的光子数量来计算得到[4-7]。由于图像传感器靶面尺寸约为1.56 cm2,通过对单位时间内探测到的紫外图像上出现的光斑进行计数统计,就能计算得出一帧图像的光子数以及日盲紫外信号源的光功率。

    本文所设计的日盲紫外成像系统原理框图如图 2所示,成像系统主要由紫外ICMOS模组、可见光探测器、ARM+FPGA嵌入式处理系统组成。其中,紫外ICMOS模组用来采集日盲紫外微弱信号,并经过模数转换将数字图像信号输入嵌入式平台中;可见光探测器采集可见光图像为日盲紫外信号提供位置信息;ARM+FPGA嵌入式处理系统通过采集紫外数字图像信息,完成图像处理和光子计数算法,并将处理后的图像输出显示。

    图  2  日盲紫外成像系统整体设计框图
    Figure  2.  Block diagram of overall design of solar blind ultraviolet imaging system

    图 3是所设计的日盲紫外成像系统整机实物图,尺寸(长×宽×高)为244 mm×135 mm×96 mm。其中1为相机窗口,2为LCD液晶屏,3为按键控制面板,4为电源充电口和TF卡槽,5为腕带。

    图  3  日盲紫外成像系统整机实物图
    Figure  3.  The physical picture of the solar blind UV imaging system

    传统的光子计数算法通常为连通域标记光子计数算法,其算法主要思路为:假设单光子经过像增强器倍增以后,在荧光屏上所显示的每一个光斑都未重合。那么每一个光斑就对应了一个光电子,因此只需要对一帧图像中光斑出现的数量,就可以得出一帧图像中日盲紫外光子数。在连通域标记算法中,对经过图像预处理后的紫外图像进行二值化处理,得到一幅二值化图像。每个由灰度255组成的连通域表示为一个光子事件,图 4为连通域标记算法的示意图。

    图  4  连通域标记算法说明
    Figure  4.  Connected domain labeling algorithm description

    然后,对所采集到的一帧紫外图像进行连通域算法仿真分析,图 5为所采集到的日盲紫外图像和二值化后的图像。

    图  5  紫外图像二值化
    Figure  5.  UV image binary processing

    通过对图进行连通域标记光子计数算法仿真,可以得出共有12个光子。通过分析二值化后的图像可知,连通域标记算法将光斑较大和较小的区域都默认为一个光子事件进行统计,这样显然影响了光子计数的准确度,因此需要对此光子计数算法进行改进。

    弥散圆斑算法是一种从三维空间上统计光子数的方法,由于所设计的高帧频算法,可以使得光斑的变化在时间域上被捕获,因此本文在此基础上添加了时间因素,弥补光斑出现时间的随机性,找出四维空间中的最大点,约束条件如式(3):

    $$ \left\{ \begin{gathered} {f_x}'(x,y,z) \leqslant 0 \hfill \\ {f_y}'(x,y,z) \leqslant 0 \hfill \\ {f_t}'(x,y,z) \leqslant 0 \hfill \\ \end{gathered} \right. $$ (3)

    由于加入了时间的约束,所以只有找出一段时间内几帧图像同一位置光斑的极大值点才能准确计算光子数。本文采用的CMOS传感器图像输出频率为3 ms每帧,而荧光屏的余晖时间为6 ms,即光斑在荧光屏上的起伏时间为6 ms,因此我们通过连续采样得到3帧图像就能得到光斑的变化范围,如图 6所示,其中abc表示图像中光斑的灰度值。

    图  6  单个光斑脉冲连续采样图
    Figure  6.  Continuous sampling of single spot pulse

    图 6所示,中间一帧图像中b灰度值最大,可以将b记作一个光子数,因此只要中间帧图像中光斑的灰度值大于前后帧图像光斑的灰度值,就能将其记为一个光子数。

    这样就能统计出一帧图像的光子数[10]

    $$ n = \sum\limits_{k = 1}^f {\sum\limits_{i = 1}^m {\sum\limits_{j = 1}^n {Y(i,j,k)} } } $$ (4)

    式中:f为日盲紫外成像探测器的帧频;k为第k帧图像;(i, j)为二维空间坐标;Y(i, j, k)为四维空间中的极大值点。由于日盲紫外成像探测器能达到300帧/s的帧频,两帧之间的变化时间较小,因此Y(i, j, k)又能满足:

    $$ B(i,j,k)≥B(i±i′,j±j′,k±k′) $$ (5)

    式中:B(i, j, k)为第k帧(i, j)点的灰度值。由上式可见,极大值点Y(i, j, k)的约束条件为:B(i, j)在i′×j′矩阵像素中具有最大的灰度值,且在前后k′帧的同一位置的灰度值也是最大的。根据日盲紫外成像探测器的输出帧频,这里k′=1,同时i′×j′矩阵可设定为3×3矩阵或5×5矩阵。

    首先,本文用日盲紫外成像探测器采集图像,然后运用Matlab软件分别对两种算法进行仿真,比较仿真结果来判断时间相关的光子计数算法能否提高计数精度。

    首先选用260 nm波段的紫外光源,然后日盲紫外成像探测器的增益电压调节为2.5 V,调节紫外光源光功率密度,从3×10-19 W/cm2每次往上增加一个数量级,采集3组不同光强的实验图像,每组实验记录3幅图像,如图 7所示。

    图  7  日盲紫外三组实验图像
    Figure  7.  Three sets of experimental images of solar blind ultraviolet

    运用MATLAB软件对采集的图像仿真,得出的光子数如表 1所示。表 1中的两种算法为连通域计数算法和基于时间相关算法。

    表  1  两种算法光子计数统计表
    Table  1.  Photon counting statistic table of two algorithm
    Connected domain labeling algorithm Dispersion circular algorithm
    Group 1 7 6
    Group 2 78 78
    Group 3 88 291
    下载: 导出CSV 
    | 显示表格

    结果显示,当信号源很弱时,光子就会分散分布,因此两种算法的计数结果比较相近。在增强紫外光源的光功率后,光斑会重叠,并且连通域标记光子计数算法得出的光子数量没有太大变化,而本文所设计的算法随着信号的增强,计数值不断增加,由此可知,弥散圆斑算法相对于连通域计数算法更加精确,可对日盲紫外单光子进行准确统计。

    通过对两种算法的仿真分析可知,本文所设计的光子计数算法更具准确性,但由于所设计成像系统的资源和速度限制,我们将日盲紫外图像的14 bit数据压缩成8 bit数据进行处理,因此会使得计数精度上有所偏差,所以通过对紫外光源的实验来验证硬件实现的效果。

    实验采用氘灯作为日盲紫外目标源进行光子计数实验测试,紫外ICMOS模组的增益电压保持不变,进行了如下3组实验:

    第一组,关闭日盲紫外信号源,实验结果如图 8所示。

    图  8  第一组实验图像
    Figure  8.  The first set of experimental images

    通过采集3帧图像,所计算的光子数一直为0,说明所设计的成像系统暗计数良好。

    第二组,打开氘灯光源,并调节光源强度到最弱,采集到的图像如图 9所示。

    图  9  第二组实验图像
    Figure  9.  The second set of experimental images

    第三组,输出光源光功率密度加到1×10-18 W/cm2,采集到的图像如图 10所示。

    图  10  第三组实验图像
    Figure  10.  The third set of experimental images

    然后,我们利用Matlab对每组连续的3帧图像进行所设计的光子计数算法仿真,仿真结果与FPGA计算的结果如表 2所示。

    表  2  四组光子计数实验结果
    Table  2.  Results of four groups of photon counting experiments
    Group1 Group 2 Group 3
    FPGA output result 0 24 141
    Matlab simulation result 0 23 149
    下载: 导出CSV 
    | 显示表格

    通过表 2可知,硬件实验的光子计数算法与仿真结果相近,证明了所设计的基于时间域的弥散圆斑光子计数算法在成像系统中可以硬件实现,并且效果良好。

    日盲紫外电晕探测是近年来一种新型的电晕探测方式,但是紫外图像单靠人眼无法精确地判断电晕信号的强弱,因此本文研究了日盲紫外光子计数算法,通过对连通域标记算法和弥散圆斑算法进行分析提出了基于时间相关算法,然后使用Matlab对两种算法进行了实验仿真,结果显示基于时间相关算法对光子计数更加准确,最后,通过实验验证所设计的算法可以在成像系统中的FPGA硬件平台上实现,并且实现的效果良好,能够用于紫外成像仪中对信号进行量化分析。

  • 图  1   基于拉普拉斯金字塔多级Transformer的红外小目标检测框架

    Figure  1.   Infrared small target detection framework based on Laplacian pyramid multi-level transformer

    图  2   高频结构信息转换模块

    Figure  2.   High frequency structure information conversion module

    图  3   基于通道维Transformer模块

    Figure  3.   Spectral-wise transformer block

    图  4   消融实验红外图像检测结果

    Figure  4.   Ablation study of infrared image detection results

    图  5   不同算法红外图像检测结果

    Figure  5.   Visual results of different algorithms on infrared image detection

    图  6   不同算法ROC曲线

    Figure  6.   Curves of ROC by different methods

    表  1   不同自注意力结构的属性比较

    Table  1   Property comparison of different self-attention structures

    Self-attention scheme Global self-attention Local-window self-attention Spectral-wise self-attention
    Receptive field Global Local Global
    Complexity to HW Quadratic Linear Linear
    Calculating wise Spatial Spatial Spectral
    下载: 导出CSV

    表  2   消融实验结果

    Table  2   Ablation study results

    Index SWT Laplace SIF IoU nIoU Pd Fa
    1 × 70.24 70.69 96.36 30.54
    2 × 73.45 71.36 97.32 24.54
    3 × × 71.43 70.63 96.93 28.42
    4 × × × 69.76 70.05 95.25 41.32
    5 75.42 72.79 98.17 20.98
    下载: 导出CSV

    表  3   对比实验结果

    Table  3   Experimental results on different algorithms

    Algorithm IoU nIoU Pd Fa Time reasoning/s
    WSLCM 4.41 33.82 91.74 22593 -
    TLLCM 3.51 21.75 92.66 26498 -
    IPI 2.62 4.16 84.40 203.07 -
    NRAM 45.68 55.49 85.32 161.15 -
    PSTNN 51.95 62.66 82.57 394.29 -
    MSLSTIPT 20.21 24.74 82.57 259.75 -
    MDvsFA 45.28 48.16 76.15 166.07 0.099
    ACM 67.96 71.05 97.25 72.92 0.014
    ALCNet 73.43 71.44 97.84 25.68 0.035
    LPformer 75.42 72.79 98.17 20.98 0.024
    下载: 导出CSV
  • [1]

    LI Z M, Mei L F, Song M. A survey on infrared weak small target detection method[C]//Advanced Materials Research, 2014, 945: 1558-1560.

    [2] 贺顺, 谢永妮, 杨志伟, 等. 基于IHBF的增强局部对比度红外小目标检测方法[J]. 红外技术, 2022, 44(11): 1132-1138. http://hwjs.nvir.cn/article/id/0f2609dc-79df-467e-ac1d-4d5f888850d1

    HE Shun, XIE Yongni, YANG Zhiwei, et al. IHBF-based enhanced local contrast measure method for infrared small target detection[J]. Infrared Technology, 2022, 44(11): 1132-1138. http://hwjs.nvir.cn/article/id/0f2609dc-79df-467e-ac1d-4d5f888850d1

    [3] 李飚, 徐智勇, 王琛, 等. 基于自适应梯度倒数滤波红外弱小目标场景背景抑制[J]. 光电工程, 2021, 48(8): 47-58. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GDGC202108004.htm

    LI B, XU Z Y, WANG C, et al. Background suppression for infrared dim small target scene based on adaptive gradient reciprocal filtering[J]. Opto-Electron Eng. , 2021, 48(8): 47-58. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GDGC202108004.htm

    [4] 聂青凤, 刘应杰, 梁赟. 基于稀疏约束神经网络的红外弱小目标检测技术[J]. 电光与控制, 2022, 29(8): 40-44. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DGKQ202208008.htm

    NEI Qingfeng, LIU Yingjie, LIANG Yun. Infrared dim target detection based on neural network model with sparsity constraint[J]. Electronics Optics & Control, 2022, 29(8): 40-44. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DGKQ202208008.htm

    [5]

    BAI Xiangzhi, ZHOU Fugen. Analysis of new top-hat transformation and the application for infrared dim small target detection[J]. Pattern Recognition, 2010, 43(6): 2145-2156. DOI: 10.1016/j.patcog.2009.12.023

    [6]

    CL Philip CHEN, LI Hong, WEI Yantao, et al. A local contrast method for small infrared target detection[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2013, 52(1): 574-581.

    [7]

    HAN Jinhui, Saed Moradi, Iman Faramarzi, et al. Infrared small target detection based on the weighted strengthened local contrast measure[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2020, 18(9): 1670-1674.

    [8]

    HOU X, ZHANG L. Saliency detection: a spectral residual approach[C]//2007 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition of IEEE, 2007: 1-8.

    [9]

    DAI Yimian, WU Yiquan. Reweighted infrared patch-tensor model with both nonlocal and local priors for single-frame small target detection[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing 2017, 10(8): 3752-3767. DOI: 10.1109/JSTARS.2017.2700023

    [10]

    GAO Chenqiang, MENG Deyu, YANG Yi, et al. Infrared patch-image model for small target detection in a single image[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2013, 22(12): 4996-5009. DOI: 10.1109/TIP.2013.2281420

    [11]

    ZHANG Landan, PENG Lingbing, ZHANG Tianfang, et al. Infrared small target detection via non-convex rank approximation minimization joint l2, 1 norm[J]. Remote Sensing, 2018, 10(11): 1821 DOI: 10.3390/rs10111821

    [12]

    ZHANG Landan, PENG Zhenming. Infrared small target detection based on partial sum of the tensor nuclear norm[J]. Remote Sensing, 2019, 11(4): 382. DOI: 10.3390/rs11040382

    [13]

    XU Yonghui, ZHANG J A. Real-time detection algorithm for small space targets based on max-median filter[J]. Journal of Information and Computational Science, 2014, 11(4): 1047-1055. DOI: 10.12733/ jics20102961.

    [14] 谷雨, 张宏宇, 孙仕成. 融合多尺度分形注意力的红外小目标检测模型[J/OL]. 电子与信息学报: 1-10[2023-01-14]. http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.4494.TN.20221107.0920.007.html.

    GU Yu, ZHANG Hongyu, SUN Shicheng. Infrared small target detection model with multi-scale fractal attention[J/OL]. Journal of Electronics & Information Technology: 1-10[2023-01-14]. http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.4494.TN.20221107.0920.007.html

    [15] 邵斌, 杨华, 朱斌, 等. 基于实时语义分割的红外小目标检测算法[J/OL]. 激光与光电子学进展: 1-15[2023-01-14]. http://kns.cnki.net/kcms/detail/31.1690.TN.20221031.1649.140.html.

    SHAO Bin, YANG Hua, ZHU Bing, et al. Infrared small target detection algorithm based on real-time semantic segmentation[J/OL]. Laser & Optoelectronics Progress: 1-15[2023-01-14]. http://kns.cnki.net/kcms/detail/31.1690.TN.20221031.1649.140.html

    [16]

    WANG Huan, ZHOU Luping, WANG Lei. Miss detection vs. false alarm: Adversarial learning for small object segmentation in infrared images[C]//Proceedings of 2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision(ICCV), 2019: 8508-8517. DOI: http://dx.doi.org/10.1109/ICCV.2019.00860.

    [17]

    DAI Y, WU Y, ZHOU F, et al. Asymmetric contextual modulation for infrared small target detection[C]//Proceedings of the IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision, 2021: 950-959.

    [18]

    LI Boyang, XIAO Chao, WANG Longguang, et al. Dense nested attention network for infrared small target detection[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2022: DOI: 10.1109/TIP.2022.3199107.

    [19] 张传聪, 李范鸣, 饶俊民. 基于特征显著性融合的红外小目标检测[J]. 半导体光电, 2022, 43(4): 828-834. DOI:10.16818/j.issn1001-5868. 2022032901.

    ZHANG Chuancong, LI Fanming, RAO Junmin. Infrared small target detection based on feature saliency fusion[J]. Semiconductor Optoelectronics, 2022, 43(4): 828-834. DOI:10.16818/j.issn1001-5868. 2022032901.

    [20] 王翔. 一种复杂海空背景下的红外小目标检测跟踪算法[J]. 光学与光电技术, 2022, 20(2): 113-119. DOI:10.19519/j.cnki.1672-3392. 2022.02.010.

    WANG Xiang. A detecting and tracking algorithm for the infrared small targets under the complex sea-sky background[J]. Optics & Optoelectronic Technology, 2022, 20(2): 113-119. DOI:10.19519/j.cnki.1672-3392. 2022.02.010.

    [21] 薛锡瑞, 黄树彩, 马佳顺, 等. 基于局部熵参考预处理的RPCA红外小目标检测[J]. 红外技术, 2021, 43(7): 649-657. http://hwjs.nvir.cn/article/id/e8541151-1530-4561-ad38-42349b5da1b8

    XUE Xirui. HUANG Shucai, MA Jiashun, et al. RPCA infrared small target detection based on local Entropy reference in preprocessing[J]. Infrared Technology, 2021, 43(7): 649-657. http://hwjs.nvir.cn/article/id/e8541151-1530-4561-ad38-42349b5da1b8

    [22] 朱硕雅, 杨德振, 贾鹏, 等. 时空联合红外小目标检测算法的设计与实现[J]. 激光与红外, 2021, 51(3): 388-392. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JGHW202103023.htm

    ZHU Shuoya, YANG Dezhen, JIA Peng, et al. Design and implementation of space-time combined infrared small target detection algorithm[J]. Laser and Infrared, 2021, 51(3): 388-392. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JGHW202103023.htm

    [23]

    CHEN G, WANG W, TAN S. IRST Former: a hierarchical vision transformer for infrared small target detection[J]. Remote Sensing, 2022, 14(14): 3258.

    [24] 高峰, 孟德森, 解正源, 等. 基于Transformer和动态3D卷积的多源遥感图像分类[J/OL]. 北京航空航天大学学报: 1-11[2023-01-14]. DOI: 10.13700/j.bh.1001-5965.2022.0397

    GAO Feng, MENG Desen, XIE Zhengyuan, et al. Multi-source remote sensing image joint classification based on transformer and dynamic 3D-convolution[J/OL]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics: 1-11[2023-01-14] (DOI: 10.13700/j.bh.1001-5965.2022).

    [25]

    Jonnalagadda A, WANG W Y, Manjunath B S, et al. Foveater: foveated transformer for image classification[J/OL]. arXiv preprint arXiv: 2105.14173, (https://doi.org/10.48550/arXiv.2105.14173)

    [26]

    HAN K, XIAO A, WU E, et al. Transformer in transformer[J]. Advances in Neural Information Processing Systems, 2021, 34: 15908-15919.

    [27]

    Ronneberger O, Fischer P, Brox T. U-net: Convolutional networks for biomedical image segmentation[C]//International Conference on Medical image Computing and Computer-assisted Intervention, 2015: 234-241.

    [28]

    WANG X, YU K, DONG C, et al. Recovering realistic texture in image super-resolution by deep spatial feature transform[C]//Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2018: 606-615.

    [29]

    DAI Y, WU Y, ZHOU F, et al. Attentional local contrast networks for infrared small target detection[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2021, 59(11): 9813-9824.

    [30]

    HAN J, Moradi S, Faramarzi I, et al. Infrared small target detection based on the weighted strengthened local contrast measure[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2020, 18(9): 1670-1674.

    [31]

    CHEN C L P, LI H, WEI Y, et al. A local contrast method for small infrared target detection[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2013, 52(1): 574-581.

    [32]

    GAO C, MENG D, YANG Y, et al. Infrared patch-image model for small target detection in a single image[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2013, 22(12): 4996-5009.

    [33]

    ZHANG L, PENG L, ZHANG T, et al. Infrared small target detection via non-convex rank approximation minimization joint l2, 1 norm[J]. Remote Sensing, 2018, 10(11): 1821.

    [34]

    ZHANG L, PENG Z. Infrared small target detection based on partial sum of the tensor nuclear norm[J]. Remote Sensing, 2019, 11(4): 382.

    [35]

    SUN Y, YANG J, An W. Infrared dim and small target detection via multiple subspace learning and spatial-temporal patch-tensor model[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2020, 59(5): 3737-3752.

  • 期刊类型引用(1)

    1. 杨晓超,郝慧良. 矿用电缆放电监测系统研究设计. 中国煤炭. 2024(S1): 406-410 . 百度学术

    其他类型引用(1)

图(6)  /  表(3)
计量
  • 文章访问数:  267
  • HTML全文浏览量:  84
  • PDF下载量:  66
  • 被引次数: 2
出版历程
  • 收稿日期:  2023-01-16
  • 修回日期:  2023-01-31
  • 刊出日期:  2023-06-19

目录

/

返回文章
返回