一种基于图像退化的红外弱小目标检测自监督学习方法

本发明属于目标检测技术领域，尤其为一种基于图像退化的红外弱小目标检测自监督学习方法，具体包括如下步骤：S1，准备数据集：准备六种数据集，数据集一、数据集二、数据集三和数据集六用于伪样本生成。本发明是基于图像退化的红外弱小目标检测自监督学习方法，构建了一种融合模糊退化、亮度/对比度退化和尺度退化方式新型退化模型，设计了联合全局目标约束、局部目标约束和局部灰度级约束的在线网格化高阶约束伪样本生成模型，提出了一种新的位置‑置信度评价指标，设计了简单高效的神经网络，闭合了完整的网络自监督训练框架致使网络成功收敛，提高了弱小目标的检测精度和检测速度，解决了计算复杂度过高和数据获取困难等难题。