内容概要：本文介绍了一种基于YOLOv8改进的高精度红外小目标检测算法，主要创新点在于引入了SPD-Conv、Wasserstein Distance Loss和DynamicConv三种关键技术。SPD-Conv通过空间到深度变换保留更多小目标特征，Wasserstein Distance Loss提高了对小目标位置和尺寸差异的敏感度，DynamicConv则实现了卷积核的动态调整，增强了对不同特征模式的适应性。实验结果显示，改进后的算法在红外小目标检测任务中取得了显著提升，mAP从0.755提高到0.901，同时在其他小目标检测任务中也有良好表现。 适合人群：从事计算机视觉、目标检测研究的技术人员，尤其是对红外小目标检测感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于需要高精度检测红外小目标的应用场景，如工业质检、无人机监控、卫星图像分析等。目标是提高小目标检测的准确性和召回率，降低误检率。 其他说明：文中提供了详细的代码实现和技术细节，帮助读者理解和复现实验结果。建议在实践中根据具体应用场景调整模型配置和参数设置。

这是对2014 IEEE trans on GRS上的经典论文LCM的实现，还没有对代码进行优化，能完成任务，但效率不太高。

Matlab的耳语代码无码 该存储库适用于以下论文中介绍的具有Lp范数约束的非凸优化（NOLC），并且是在Matlab R2014a中构建的。 Zhang T，Wu H，Liu Y，et al。 [J]。 遥感，2019，11（5）：559。 有关我的更多信息，您可以访问我的。 内容 介绍 红外搜索与跟踪（IRST）系统已被广泛使用，红外小目标检测领域也受到了广泛的关注。 在此背景下，本文提出了一种基于具有Lp范数约束（NOLC）的非凸优化的红外小目标检测方法。 NOLC方法用Lp范数增强了稀疏项约束，同时适当地缩放了低秩项的约束，因此NP难问题转化为非凸优化问题。 首先，将红外图像转换为斑块图像，然后通过乘数的交替方向方法（ADMM）对其进行求解。 通过改进收敛策略，给出了一种有效的求解器。 实验表明，NOLC能够准确地检测出目标并极大地抑制了背景，证明了NOLC方法在检测效率和计算效率上的优势。 图1.具有不同p值的几何。 从左上到右下分别等于2.8、1.4、1、0.7。 图2.红外图像的低秩特性和稀疏性说明。 方法 图3. NOLC模型的检测流程。 下表中给出了NOLC模型的迭代

哈尔滨工业大学红外小目标检测论文的RISTDnet网络复现，输入自己的图片即可使用。如有错误麻烦立刻联系我更正，谢谢。论文DOI:10.1109/LGRS.2021.3050828

基于多尺度局部同质测度的红外小目标检测方法

在红外（IR）图像序列中检测小目标是红外制导系统中的一项重要任务。 复杂背景的杂物通常会淹没小目标，从而使检测变得困难。 在复杂背景下实现高检测率和低误报率是一个主要问题。 我们提出了一种使用我们新的均匀性加权局部对比度测量（HWLCM）的红外小目标检测方法。 受人类视觉系统（HVS）确定显着性特征的能力启发，我们实现了使用中心和周围区域的局部对比特征以及周围区域的加权同质性特征来增强目标，同时抑制复杂区域的方法。背景。 我们的方法将每个图像分为带有滑动窗口的块，并为其计算HWLCM。 HWLCM可以增强实际目标并同时抑制干扰。 我们将自适应阈值应用于目标区域提取以进一步优化结果。 我们的实验结果表明，我们提出的方法比六种可比方法更有效，特别是在信号杂波增益（SCRG）和背景抑制因子（BSF）指标方面。

l-曲线矩阵代码代码代码 该存储库适用于以下论文中介绍的自我正则化加权稀疏（SRWS）模型，并在Matlab R2018a中构建。 Zhang T，Peng Z，Wu H，et al。 [J]。 神经计算，420：124-148。 有关我的更多信息，您可以访问我的。 内容 介绍 红外搜索与跟踪（IRST）系统已在许多领域中广泛使用，但是，在复杂背景下检测红外小目标仍然是一项艰巨的任务。 本文提出了一种新的检测方法，称为自规则加权稀疏（SRWS）模型。 该算法是针对数据可能来自多个子空间的假设而设计的。 并且，可以检测背景结构信息的重叠边缘信息（OEI）被用于约束稀疏项并提高准确性。 此外，自正则项用于在背景中挖掘潜在信息，并从多个子空间中提取杂波。 因此，红外小目标检测问题转化为优化问题。 通过将优化函数与乘积交替方向法（ADMM）结合，我们解释了SRWS的求解方法并优化了其迭代收敛条件。 一系列实验结果表明，所提出的方法优于最新的基线。 图1.红外图像转换为斑块图像的插图。 图2.背景估计能力的图示。 （a）-（d）是原始图像； （e）-（h）是通过IPI估计的背景，采用单个子空间方

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彩色编码强度的matlab代码IR_Small_Target 红外小目标检测资源 代码用于基于广义结构张量（GST）的红外小目标检测方法。 “基于广义结构张量的红外小目标检测”，《电子快报》，2008 模式识别的代码，“基于马尔可夫随机场引导的噪声建模的红外小目标检测”，模式识别，2018年 :star: “用于单个图像中小目标检测的红外补丁图像模型”的代码，IEEE图像处理事务，2013年 该检测公式化为通过apg算法恢复低秩和稀疏矩阵的优化问题。 NRAM模型在“通过非凸秩逼近最小化联合l2,1范数进行红外小目标检测”中的实现 Matlab代码基于张量核规范的部分和来实现红外小目标检测模型。 基于稀疏表示的高光谱图像目标检测 低阶表示的C ++版本 “基于局部强度和梯度特性的红外小目标检测”的实现 实施“多尺度绝对平均灰度差”，“多尺度基于补丁的对比度度量”，“多尺度高斯拉普拉斯算子”，“多尺度局部对比度”，“方差” 红外搜索和跟踪（IRST）系统的技术报告，用于红外图像中的小目标检测。 与“红外补丁图像”模型相比，时间复杂度提高了34.80％，检测概率提高了12.75％，同时使虚警率仍然接