FFENet：一种用于检测伪装物体的频率融合与增强网络

《Image and Vision Computing》：FFENet: A frequency fusion and enhancement network for camouflaged object detection

伪装物体检测方法FFENet通过频率特征提取、自适应融合及低频引导增强三阶段优化，显著提升隐蔽目标定位精度，尤其在遮挡和边界模糊场景中表现优异。

　　在自然界中，许多生物为了生存会通过伪装自己融入周围环境。这种现象在计算机视觉领域中被广泛研究，尤其是在“伪装目标检测”（Camouflaged Object Detection, COD）这一方向。随着人工智能技术的发展，伪装目标检测逐渐成为一项重要的研究课题，并在多个实际应用中展现出巨大的潜力，如息肉分割、害虫检测以及野生动物保护等。然而，传统的伪装目标检测方法在处理复杂场景时仍存在诸多挑战，尤其是在目标被遮挡或边界模糊的情况下，往往难以实现准确的识别。

近年来，随着深度学习技术的不断进步，研究人员开始探索利用深度神经网络进行伪装目标检测。早期的模型主要依赖于人工设计的特征，如颜色、纹理等，但这些方法在面对复杂多变的伪装场景时表现出较差的泛化能力和鲁棒性。为了克服这些问题，学者们逐步转向基于深度学习的模型，并尝试通过不同的特征提取和融合策略来提高检测效果。其中，频域信息的引入成为一种新的研究方向。频域分析能够提供关于图像结构和内容的额外信息，有助于识别那些在时域中难以区分的伪装目标。

尽管已有许多基于频域的COD模型，但它们在特征融合和增强方面仍存在一定的局限性。首先，大多数模型在融合高频特征和低频特征时，采用的是简单的加法或拼接操作，未能充分考虑这两种特征之间的互补性。其次，这些模型通常忽略了低级频域特征在增强伪装目标中的作用，导致频域信息未能被有效利用。因此，现有的基于频域的COD方法在细节处理和上下文理解方面仍有不足，特别是在面对复杂的伪装场景时，往往无法提供足够的检测精度。

为了解决上述问题，本文提出了一种名为“频域融合与增强网络”（Frequency Fusion and Enhancement Network, FFENet）的新模型。FFENet主要由三个阶段组成：频域特征提取、频域特征融合以及频域引导信息增强。在频域特征提取阶段，模型采用了一种“频域特征学习模块”（Frequency Feature Learning Module, FLM），通过交互式学习机制从PVT主干网络的输出中提取出对应的高频特征和低频特征。这一阶段的核心目标是确保模型能够准确捕捉图像中不同层次的频域信息，从而为后续的特征融合和增强提供高质量的基础。

在频域特征融合阶段，FFENet引入了一个“频域特征融合模块”（Frequency Feature Fusion Module, FFM）。该模块采用交叉注意力机制（Cross-Attention Mechanism）对高频特征和低频特征进行动态加权，使得融合后的特征能够更好地保留两种频域信息的优势。相比传统的特征融合方式，这种机制能够更灵活地调整不同频域特征的重要性，从而提升融合特征的表征能力。此外，通过这种方式，模型可以更有效地利用高频特征中的边缘和纹理信息，以及低频特征中的整体结构信息，实现对伪装目标的更精确识别。

在频域引导信息增强阶段，FFENet设计了一个“频域引导信息增强模块”（Frequency Feature Guidance Information Enhancement Module, FGIEM）。该模块利用低级频域特征中的细节信息来增强融合特征中的上下文信息和目标细节信息。具体来说，FGIEM能够从低级频域特征中提取出与伪装目标相关的细节特征，并将其用于引导融合特征的进一步优化。这种增强机制有助于提升模型对伪装目标的感知能力，尤其是在目标边界模糊或被遮挡的情况下，能够提供更丰富的上下文信息，从而提高检测的准确性。

FFENet的整体框架如图2所示，该框架基于Pyramid Vision Transformer（PVT）网络构建，PVT是一种在图像特征提取方面表现出色的模型。通过将PVT与FLM、FFM和FGIEM三个模块相结合，FFENet能够在不同层次上处理频域信息，从而实现更全面的伪装目标检测。在训练阶段，模型使用COD10K、CAMO、CHAMELEON和NC4K等四个公开数据集进行训练和评估。这些数据集涵盖了多种伪装场景，包括自然环境中的动物伪装、人工伪装以及复杂背景下的目标识别等。其中，COD10K数据集包含3040张训练图像和2026张测试图像，CAMO数据集包含1000张训练图像和250张测试图像，CHAMELEON数据集包含76张图像，NC4K数据集则包含4121张图像。通过在这些数据集上的实验，FFENet展现出了优越的检测性能，特别是在处理被遮挡或边界模糊的伪装目标时，其表现显著优于现有的大多数COD模型。

此外，FFENet在设计上还充分考虑了模型的可扩展性和实用性。通过将频域特征学习、融合和增强过程模块化，模型不仅能够灵活地适应不同的应用场景，还能为后续的研究提供有价值的参考。例如，在某些需要高精度识别的场景中，如医学影像分析或工业检测，FFENet可以通过调整频域特征的处理方式，进一步优化检测效果。同时，该模型在保持较高检测精度的同时，也具备一定的计算效率，能够在实际应用中实现快速的检测和识别。

在实际应用中，FFENet的性能得到了充分验证。通过对COD10K、CAMO、CHAMELEON和NC4K数据集的广泛实验，模型在多个评估指标上均取得了优异的成绩。特别是在检测被遮挡的伪装目标时，FFENet能够通过频域信息的融合和增强，有效恢复目标的轮廓和细节，从而提高检测的准确性。此外，在处理边界模糊的伪装目标时，模型能够通过上下文信息的增强，进一步区分目标与背景，减少误检和漏检的情况。这些实验结果表明，FFENet在处理复杂伪装场景时具有显著的优势，能够有效解决现有模型在细节处理和上下文理解方面的不足。

本文的研究成果不仅为伪装目标检测提供了新的方法，也为其他相关领域如图像分割、目标识别等提供了有益的思路。通过引入频域信息的融合与增强策略，FFENet能够更全面地捕捉图像中的关键信息，从而提升模型的整体性能。同时，该模型的设计理念也为未来的深度学习研究提供了新的方向，尤其是在如何更有效地利用多模态信息和跨域特征方面。此外，FFENet的成功应用也表明，频域信息在图像分析中具有重要的价值，能够为传统方法提供补充和增强。

总的来说，FFENet的提出为伪装目标检测领域带来了新的突破。通过分阶段处理频域特征，模型能够更系统地利用高频和低频信息的优势，同时通过交叉注意力机制和引导增强策略，进一步提升特征的表征能力和检测精度。在实际应用中，FFENet不仅能够准确识别伪装目标，还能够在复杂和挑战性的场景中保持较高的鲁棒性。这些优势使得FFENet成为当前伪装目标检测领域的先进模型之一，具有广阔的应用前景和研究价值。