- 翟杰祥;袁宏武;李恋;
针对无人艇在复杂多场景水面环境下执行水面清理等任务时会存在目标漏检、误检等问题，提出一种基于YOLOv8s改进的水面目标检测模型。首先，对小目标检测层进行重构，引入低层特征细节信息，旨在降低模型参数并提高模型对小目标的感知能力;其次，引入部分卷积PConv代替传统Conv并构建特征提取模块P-C2f，旨在减少冗余特征和计算，进一步压缩模型大小；接着，使用重参数化泛化特征金字塔网络Rep GFPN来融合特征，旨在加强低层细节信息和高层语义信息的交互融合，提高模型对多尺度目标的检测能力；最后，使用迁移学习对模型进行微调，进一步提高检测性能。在WSODD数据集上进行测试，改进模型较原模型在参数量下降近67.5%的同时，召回率R提升了4%,m AP@0.5提升了2.1%，达到了81.4%，且与其他主流检测模型相比有明显优势，能帮助无人艇更好地执行水面检测任务。
2026年02期 v.48;No.398 146-155页 [查看摘要][在线阅读][下载 1509K] [下载次数：29 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：4 ] - 管芳景;汪娟;罗晓清;
以往的红外与可见光图像融合方法常忽略了语义信息特征的关系，导致红外图像的独特信息挖掘不够充分。为了充分提取挖掘图像的语义信息和细粒度判别特征，本文提出了一种基于语义特征映射自编码的红外与可见光图像融合方法（SFMFusion）。该方法针对粗、细粒度关注的信息重点不同，采取了两重融合策略：对于包含图像空间细节纹理的浅层信息，本文设计了基于内容丰富度的融合规则；对于蕴含图像判别性内容的深层语义信息，设计了基于最小二乘法的语义特征映射融合规则，通过寻求最佳特征映射以便最大限度地保留红外图像的独特信息。在此基础上，为了进一步增强语义融合特征的上下文相关性，本文设计了多尺度增强模块。该模块使用多个具有不同扩张率的空洞卷积对特征进行并行处理语义融合特征，以此学习特征不同尺度的信息。最后，在浅层融合细节信息的逐层引导下，从粗到细重构出最终的融合图像。通过在标准图像TNO和RoadScene数据集上进行主客观实验，与传统和近来深度学习融合方法进行比较分析，结果显示本文方法能有效保留并融合红外与可见光图像中的互补信息，在视觉感知和定量指标上均取得较好的效果。
2026年02期 v.48;No.398 156-165页 [查看摘要][在线阅读][下载 1267K] [下载次数：60 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：5 ] - 马飞;曲强;杨飞霞;徐光宪;
遥感图像融合是一种获取高空间分辨率的高光谱图像非常经济且有效的途径，能够克服单一传感器的局限性，然而这是一个不适定的逆问题，且容易受到噪声污染。为了解决以上问题，本文提出了一种基于张量环分解的图像融合模型，将融合过程转化为目标图像张量环因子的估计，利用低维子空间特征实现高维数据的超分辨率重构。首先，通过构建多模图正则项，挖掘张量环因子的局部相似性特征；其次，引入张量核范数对张量环因子进行截断式奇异值分解，逼近低维子空间全局低秩特征；最后设计了一种高效算法来实现模型优化求解。多组数据实验结果表明，本文提出的融合模型有效地提升了高光谱图像的空间分辨率，同时显著抑制了噪声。
2026年02期 v.48;No.398 166-175页 [查看摘要][在线阅读][下载 1522K] [下载次数：20 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：4 ] - 邓长征;骆冰洁;付添;弓萌庆;刘明泽;
针对复杂背景下电力设备红外图像分割精度低、耗时长的问题，本文提出一种基于改进DeepLabv3+算法的电力设备红外图像分割算法，首先，使用轻量化CA-MobileNetV3代替Xception实现特征提取，减少模型参数的同时提升分割准确率；其次，用SP-Dense ASPP替换ASPP，以提取更密集、更广范围的细节特征并增强长条特性；最后，引入ECA注意力机制，实现不同层级特征信息有效融合，提升模型分割精度及鲁棒性。实验结果表明，本文算法相较于较为先进的4种语义分割模型在实际电力设备红外图像分割任务中具有更高的可行性和有效性，MPA平均提升2.67%,mIoU平均提升9.32%。
2026年02期 v.48;No.398 176-183页 [查看摘要][在线阅读][下载 7262K] [下载次数：546 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：4 ] - 石洋;付永红;
在红外和可见光图像融合领域中，传统的图像融合方法仅利用相同的卷积操作来提取局部特征，这可能导致融合结果中语义信息和纹理细节信息的缺失。因此，本文提出了一种双分支网络的图像融合方法。首先，为了提高模型对图像低层次细节和高层次语义的描述能力，将源图像输入到编码器的双分支结构中，通过并行的方式分别提取细节信息和语义信息；其次采用梯度残差密集块强化编码网络，增强模型对细粒度信息的描述能力；特征融合网络采用双边引导聚合层的策略进行两个分支的深度特征融合。最后，在TNO公开数据集上，将所提方法与其他7种融合方法进行了对比和消融实验。结果表明，本方法得到的融合图像结果信息丰富、更契合人体的视觉感知且在峰值信噪比、差异相关性总和、视觉信息保真度等客观指标方面具有明显优势。
2026年02期 v.48;No.398 184-192页 [查看摘要][在线阅读][下载 878K] [下载次数：84 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：4 ] - 魏林;杨霄;尹玉萍;
高光谱图像蕴含丰富的光谱空间信息。如何充分挖掘空谱信息进行分类，是一个关键的研究问题。在处理高光谱图像分类时，卷积擅长提取局部特征，Transformer能够捕获长距离特征依赖性，学习全局特征信息。针对卷积和Transformer的优势，提出了一种结合三维卷积、空间通道重建卷积和Transformer的高光谱图像分类方法。首先将降维后的图像块，利用三维卷积进行综合的空谱特征提取；随后用空间通道重建卷积过滤冗余信息；最后用具有密集连接的Transformer对卷积提取的空谱特征建立长距离依赖关系，并使用多层感知机进行分类。实验表明，该方法在Pavia University、Salinas和Botswana数据集上总体分类精度分别为99.51%、99.85%、97.57%，均表现优异。
2026年02期 v.48;No.398 193-203页 [查看摘要][在线阅读][下载 1895K] [下载次数：47 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：5 ] - 杜妮妮;叶文亚;刘烨;卫莎莎;王建超;徐生;
红外小目标检测旨在从背景复杂的红外图像中检测和识别出尺寸较小的目标，在军事、安防以及无人机等领域有着广泛的应用。该任务的挑战在于红外图像通常分辨率较低、目标对比度低以及纹理模糊，导致小目标很容易被包含噪声和杂波的背景中所淹没。因此，如何准确地检测红外小目标的外形信息仍是目前学术界探索的热点问题。为解决上述问题，提出了一种基于频域信息引导Transformer(FDGformer)网络的红外小目标检测算法。首先采用了流行的U-net架构实现目标掩码的生成，在此基础上基于对红外图像不同层级频率域信息的探索，构建了一种基于Transformer结构的频率信息提取（FIE）模块，能够基于频域计算特征的自注意力，从而对输入特征中的特定频率成分进行增强；接着，将得到的频域增强特征作为引导设计了一种频率信息引导的空间Transformer结构，能够同时整合红外特征的全局依赖关系以及频域显著信息，从而更加准确的识别小目标的外形特征。在公开数据集上的实验结果表明，该算法相比其他先进小目标检测算法有着更高的检测精度，同时参数量更少，有效推动检测任务的实际应用。
2026年02期 v.48;No.398 204-211页 [查看摘要][在线阅读][下载 1112K] [下载次数：68 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：4 ] - 李仁强;浦恩祥;韩子建;杨东;
在红外图像的应用中，使用图像增强算法来改进图像的视觉效果，更加有利于图像分析与观察。为了提升红外图像增强效果，同时实现算法工程应用，对复杂算法进行优化处理并进行工程设计是十分必要的。本文以双平台直方图均衡图像增强算法为基础，研究了改进方法，通过设置第三阈值的方式来辅助直方图修正，以此凸显红外图像细节并调节图像灰度，获得了较好的图像增强效果。在此基础上，本文设计了算法对应的FPGA实现方案，通过分时复用RAM和前后帧数据共享的方式，实现了该直方图类图像增强算法。通过不同的图像效果对比，证明了本文方法的有效性以及FPGA设计方案的可行性。
2026年02期 v.48;No.398 212-219页 [查看摘要][在线阅读][下载 1054K] [下载次数：55 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：4 ]