一种边界感知跨层特征融合的伪装目标检测方法

本发明公开了一种边界感知跨层特征融合的伪装目标检测方法，涉及图像处理技术领域。本发明引入了边界强化模块，该模块通过自下而上的特征提取和自上而下的细化引导，能够逐级融合并充分建模相邻特征间的相互关系，有效缓解了跨层特征差异，从而生成高质量的边界引导信息，这一设计使得模型能够更精准地定位目标边缘，显著提升了分割结果的边界完整性，减少了假阳性；构建的多尺度上下文感知模块，有效解决了目标尺度变化大的问题，该模块通过双分支结构提取多尺度特征，并利用残差连接进行融合，增强了对不同尺寸目标的适应能力，同时，其包含的上下文感知模块通过层间细化机制加强了目标与背景的相关性建模，充分利用了全局上下文信息，从而提升了在复杂场景下的分割鲁棒性。