改进的神经网络非均匀性校正算法研究

发布时间：2017-08-03 01:17

  本文关键词：改进的神经网络非均匀性校正算法研究

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【摘要】：针对传统神经网络非均匀性校正算法所存在的像素点期望值估计不准确、场景长时间静止时校正图像发生衰退以及校正图像出现鬼影的问题,在原有的神经网络算法的基础上做了进一步的改进。主要包括三个部分:首先,计算场景的局部方差,设置合理判断阈值,区别不同的场景区域;再通过比较前后两帧场景的绝对误差值,判别场景是否静止,来控制校正参数是否更新;然后利用图像配准的方法,计算出帧间位移,对校正步长做出修正。最后与传统神经网络算法进行对比实验,结果表明,改进的神经网络算法在鬼影抑制和非均匀性校正方面都具有较好的效果。
【作者单位】： 南京理工大学电子工程与光电技术学院;北方夜视科技集团有限公司南京研发中心;
【关键词】： 神经网络 非均匀性 图像配准 红外图像
【分类号】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 自从1800年红外线被科学家William Herschel发现以来,人们对红外线技术的探索和研究日益加快。为了获得高质量的红外图像,就要求红外焦平面[1]阵列具有较高的空间均匀性[2],但由于现在工艺方法和水平的限制,没有办法在短时间内改进工艺,制得空间均匀的红外焦平面阵列,因而研究

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本文编号：612054