基于图像梯度的神经网络红外焦平面非均匀校正算法

苏赋; 孙少华; 杨文淑; 徐智勇

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基于图像梯度的神经网络红外焦平面非均匀校正算法

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红外焦平面阵列固有的非均匀性导致叠加在图像上的固定图形噪声严重影响了红外系统的成像质量。传统的神经网络非均匀校正算法存在待处理像素的期望值求解固有缺陷、收敛速度慢和学习速度过大,容易造成算法不收敛。提出了基于图像梯度的神经网络非均匀校正算法,通过对处理像素的期望值求解、改进和调整学习速度、改善图像校正效果,提高了算法收敛速度。通过对真实的红外图像序列实验表明,新算法相对传统的神经网络算法收敛速度提高了50%以上,红外图像校正效果也得到了提高。

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来源
《红外与激光技术》 |2007年第5期|754-757|共4页
作者
苏赋; 孙少华; 杨文淑; 徐智勇;
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作者单位

1. 中国科学院光电技术研究所 2. 中国船舶重工集团公司七五试验场;

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正文语种 chi
中图分类红外探测、红外探测器;
关键词
红外焦平面; 非均匀性校正; 神经网络算法;

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