一种基于可变形卷积的多帧红外小目标超分方法

本发明公开了一种基于可变形卷积的多帧红外小目标超分方法，所述方法提出了一个适用于多帧红外小目标超分变率的DCUNet网络，融合多帧红外小目标图像的多尺度信息，并恢复目标的空间细节信息；提出了多帧对齐的TADCM模块，隐式的将帧间运动状态复杂、形态和能量时序变化的目标对齐，从而充分利用帧间信息以进行互相补充，提升暗弱目标的空间显著性；提出了利用特征监督引导可变形卷积学习的方法，即在网络最后两层特征层输出目标分割结果，并用带像素级标记的目标分割真值作为监督，对编码和上采样过程进行约束，提升可变形卷积的准确性，使目标的边缘和形态能够被充分恢复。