一种基于门控单元与多尺度卷积网络的红外小目标分割方法及设备

本发明公开了一种基于门控单元与多尺度卷积网络的红外小目标分割方法及设备，属于图像处理技术领域。所述方法包括：获取并预处理红外图像数据，通过几何变换、辐射变换及弹性变换进行数据增强；构建基于门控单元与多尺度卷积网络，编码器采用金字塔视觉Transformer（PVTv2）提取四级多尺度特征，跨层级连接通过门控单元实现跨层特征自适应传播、解码器通过多尺度并行卷积获取多尺度特征，增强小目标特征表达能力；采用深度监督机制，通过自适应权重融合各层级预测结果，并以二元交叉熵与置信度损失的加权和优化网络。设备包括红外传感器、预处理模块、加载所述模型的处理器及输出模块。本发明通过多尺度特征动态融合与深度监督策略，有效提升复杂背景下红外小目标的分割精度与鲁棒性，抑制背景干扰，适用于低信噪比场景的实时分割需求。