多本底采样自适应非均匀校正算法

发布时间：2018-08-07 07:40

【摘要】：对于红外输出图像的非均匀性,通常可采用两点校正法和神经网络法进行改善。但两点校正法不能有效地克服环境温度漂移的影响;神经网络法收敛缓慢,使静止图像逐渐融入背景,导致运动目标出现伪像。提出一种多本底采样自适应非均匀校正算法,在不同的环境温度点采集多组高低温本底,根据最小二乘法拟合计算得到非均匀校正系数和环境温度的关系,根据环境温度的改变自适应完成非均匀校正。测试结果表明,该方法简单可行,能够较好地克服环境温度漂移的影响。
[Abstract]:In order to improve the nonuniformity of infrared output image, two-point correction method and neural network method can be used to improve it. However, the two-point correction method can not effectively overcome the influence of ambient temperature drift, and the neural network method converges slowly, which makes the still image gradually melt into the background, resulting in the artifacts of moving object. A multi-background sampling adaptive nonuniform correction algorithm is proposed to collect multiple sets of high and low temperature background at different ambient temperature points. The relationship between the non-uniform correction coefficient and the ambient temperature is obtained by least square fitting. Adaptive non-uniformity correction is performed according to the change of ambient temperature. The test results show that the method is simple and feasible and can overcome the influence of environmental temperature drift.
【作者单位】： 中国科学院西安光学精密机械研究所;
【基金】：国家自然科学基金(61201376)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2169330