一种基于光学特征融合的暗弱空间目标增强检测方法

一种基于光学特征融合的暗弱空间目标增强检测方法，步骤包括：采集暗弱空间场景中的多光谱数据；对采集的多光谱数据进行预处理，包括噪声去除、图像增强和特征提取；采用自适应权重融合算法对多光谱数据进行特征融合，生成融合后的多尺度特征图；利用深度学习目标检测模型结合注意力机制对融合后的特征图进行暗弱目标的检测与定位；引入自监督学习方法对深度学习目标检测模型进行训练，利用未标注数据增强模型的泛化能力；对检测结果进行后处理，输出暗弱空间目标的位置信息与特征描述。通过多光谱特征融合与深度学习检测技术，解决了单一光学成像信息不足的问题，提升了暗弱目标在复杂空间环境下的检测精度与鲁棒性。