刘杨帆， 曹立华， 李 宁， 张云峰

(1.中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所，吉林 长春 130033；2.中国科学院大学，北京 100049；3.激光与物质相互作用国家重点实验室，吉林 长春 130033)

1 引 言

空间红外弱目标检测技术是空间目标探测系统的重要组成部分，对于发现敌方导弹、飞机等各种机动目标具有极其重要的意义。通常情况下当信噪比小于3时，可以认为是弱目标。此时目标的信噪比低，它的纹理特征和结构形状特别模糊，难以进行有效检测[1-2]。特别是当目标在空中有云层或者云层较厚的情况下，由于云层的遮挡或者其他因素的干扰可能会丢失多帧目标的红外图像，这给空间红外弱目标检测带来了更大的困难。因此，研究空间红外弱目标检测对于提升我国国防能力和保障我国空域安全具有极其重要的意义[3]。

目前国外有关空间红外弱目标的研究机构主要有NASA、加利福尼亚大学、空军实验室等[4]。目前他们主要是通过两个方面来提升空间红外弱目标的检测效果，分别是红外探测技术和红外弱目标检测算法。在红外探测技术方面，主要是研究性能更高的探测器，例如使用新材料制作探测效果更好的焦平面器件，采用大面阵及单片多波段探测；其次是研究复合和双波段探测技术，例如采用雷达/红外复合检测系统。在红外弱目标检测算法方面，相较于传统算法，其越来越倾向于将深度学习应用于空间红外弱目标检测研究，类似于CNN系列算法和YOLO系列算法。……