改进的基于神经网络的非均匀性校正算法

陈宝国; 张学峰; 牛英宇

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改进的基于神经网络的非均匀性校正算法

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提出了一种结合图像匹配和神经网络算法的焦平面阵列非均匀性校正算法。算法首先用最新的校正系数对图像进行非均匀性校正,输出校正结果;然后对相邻两帧图像进行匹配,估计出相邻帧之间图像的运动量;最后用神经网络算法分别对校正系数进行正向和反向自适应更新。采用图像匹配技术保证了校正系数更新时不会引起场景的模糊,采用校正系数双向更新策略可以保证每帧都能对每个像元的系数至少进行一次更新,与常用的神经网络校正算法相比,降低了对场景统计特性的要求,收敛速度较快。使用模拟添加噪声和采集的红外图像序列对算法进行仿真验证,结果表明,给出的算法校正效果优于常用的神经网络非均匀性校正算法。

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来源
《红外与激光技术》 |2013年第3期|574-578|共5页
作者
陈宝国; 张学峰; 牛英宇;
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作者单位

1. 西北工业大学电子信息学院 2. 中国空空导弹研究院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类红外探测、红外探测器;
关键词
非均匀性校正; 神经网络; 图像匹配; 固定模式噪声; 红外焦平面阵列;

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