摘要
本发明属于图像超分辨率重建领域,尤其为一种基于频域强化与时空先验的红外低慢小目标增强方法,包括:S1,准备数据集:准备三种红外低慢小目标数据集,自制一种数据集,数据集一、二和三是公开数据集,数据集四是自制数据集,其中,数据集一和四用于训练、微调;数据集二和三用于测试。本发明是一种基于频域强化与时空先验的红外低慢小目标增强方法,设计了红外辐射特性编码、粗粒度帧间稀疏光流对齐、粗粒度帧内多分支高频增强和细粒度帧间‑帧内先验注意力融合方法。通过实验数据,证明本发明能够解决现有方法在红外低纹理场景下运动约束机制不足,导致目标匹配与对齐精度不高的问题;同时,能够增强局部纹理表达,提升目标纹理细节恢复。
技术关键词
图像超分辨率重建
数据
超分辨率重建模型
梯度协方差矩阵
数学
对齐模块
温度直方图
协方差信息
对比度
纹理
评估算法
网络
融合方法
注意力机制
分支
参数
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