申请/专利权人：山东大学;中国电子科技集团公司第五十四研究所

申请日：2023-08-04

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117173523B

主分类号：G06V10/80

分类号：G06V10/80;G06V10/40;G06V10/25;G06V10/22

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2023.12.22#实质审查的生效;2023.12.05#公开

摘要：本发明属于伪装目标检测领域，提供了一种基于频率感知的伪装目标检测方法及系统。该方法包括，在粗略定位阶段：提取待测目标图像的多级特征图；基于多级特征图，采用频率感知模块，将颜色特征分解为高频特征图和低频特征图；将高频特征图和低频特征图进行融合，得到多级高频增强特征图；采用邻居连接编码器整合多级高频增强特征图，得到粗定位图；在细化定位阶段：基于多级特征图和粗定位图，采用修正融合模块，得到第一修正融合特征图；再进行通道相关性建模，得到第二修正融合特征图；基于多级特征图，采用高分辨率特征增强模块后，与第二修正融合特征图进行融合，得到伪装目标的预测图。本发明提高了在复杂背景中发现伪装物体的分辨能力。

主权项：1.一种基于频率感知的伪装目标检测方法，其特征在于，包括：在粗略定位阶段：提取待测目标图像的多级特征图；基于多级特征图，采用频率感知模块，利用八度卷积将颜色特征分解为高频特征图和低频特征图；将高频特征图和低频特征图进行融合，得到多级高频增强特征图；采用邻居连接编码器整合多级高频增强特征图，得到粗定位图；在细化定位阶段：基于多级特征图和粗定位图，采用修正融合模块，该模块由先验引导修正和通道相关性建模两部分组成，先选择与粗定位图最相关的特征，得到第一修正融合特征图；再计算多级特征图和第一修正融合特征图中同一像素上不同特征映射在通道维度上的相似度，经卷积处理过后，得到第二修正融合特征图；基于多级特征图，采用高分辨率特征增强模块，放大感受野，突出一级特征图的重要空间信息后，与第二修正融合特征图进行融合，利用第一层的高分辨率信息来补充细节信息，得到伪装目标的预测图；所述得到第二修正融合特征图的过程包括：计算二级特征图与第一修正融合特征图中同一像素上不同特征映射在通道维度上的相似度，经多次卷积处理过后，得到第一权重矩阵和第二权重矩阵；采用第一权重矩阵和第二权重矩阵修正二级特征图的特性，经残差处理，得到第二修正融合特征图。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山东大学;中国电子科技集团公司第五十四研究所 一种基于频率感知的伪装目标检测方法及系统

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