数字技术与应用杂志社

摘要：<正>针对低照度红外图像中弱小目标特征弱、背景干扰强、检测精度低等问题，本文基于YOLOv5提出LESAM注意力模块。该模块在SimAM能量建模基础上引入亮度归一化和局部梯度调节，以增强目标区域响应并抑制背景噪声。实验表明，该方法结构轻量，能够提升低照度红外小目标检测的精度与鲁棒性。一、引言红外成像适用于夜间和复杂天气，但低照度条件下图像对比度低、噪声强，小目标细节不明显。为提高检测效果，本文在YOLOv5中加入LESAM模块，通过特征聚焦和显著性增强改善红外小目标检测性能[1]。

专辑： 信息科技

专题： 无线电电子学;计算机软件及计算机应用

分类号： TP391.41;TN219