基于深度学习的天体暗弱目标特征提取方法

本发明属于图像处理的技术领域，具体涉及了一种基于深度学习的天体暗弱目标特征提取方法，旨在解决现有技术在进行天体目标检测时难以对暗弱天体目标进行有效检测，从而影响检测准确率的问题。本发明所提出的方法包括：获取待检测的地基光学图像；将所述地基光学图像输入至预构建的目标神经网络，获得所述目标神经网络输出的目标特征图，所述目标特征图用于指示所述地基光学图像中天体暗弱目标的细节信息与语义信息；所述目标神经网络包括骨干网络、特征提取模块、特征融合模块。基于本发明提出的方法，采用特征提取模块（Res‑MBDA）和特征融合模块（CAFFM）增强对暗弱天体目标信息的关注度，有效提高对于暗弱天体目标的检测率。