针对海上船舶目标不清晰导致检测准确率低的问题，提出一种基于深度学习框架的船舶红外与红外偏振图像的融合方法来增强海面船舶弱目标，提高检测准确率。将源图像分为船舶轮廓部分和特征部分，轮廓部分通过加权平均策略进行融合，采用非局部均值对船舶偏振图像进行去噪；特征部分采用VGG网络提取，进而重建融合图像。与传统图像融合方法相比，所提方法能够保留更多的船舶红外与偏振特征，使融合后的图像信息得到增强，并在对比度和信噪比上均有较好提高，为复杂海面背景下的船舶目标检测提供新的方法。
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