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红外图像非均匀性校正方法综述 总被引:39,自引:9,他引:30
红外图像的非均匀性是制约红外成像系统成像质量的限制性因素.对国内外广泛应用的两点校正法进行了原理探讨,并阐述了恒定统计平均法、时域高通滤波器法和神经网络校正法等几种正在实验室大力研究的非均匀性校正技术. 相似文献
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一种基于场景的红外图像非均匀性校正算法 总被引:1,自引:0,他引:1
在分析红外焦平面非均匀产生原因的基础上,阐述了两点校正法的原理.由于各探测器与相邻单元的增益比率具有相关性的特点,利用相邻单元的增益比率,迭代实现比率和偏差的校正,从而减小其图像的非均匀性.仿真计算验证算法能有效地消除图像非均匀性噪声,增强图像的视觉效果. 相似文献
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根据传统两点法的基本思想,提出了一种基于场景的红外焦平面阵列成像非均匀性校正算法。利用各探测器单元的增益比率与相邻单元的增益比率的相关性,迭代实现增益和偏移量的校正,从而减小其图像的非均匀性。 相似文献
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红外焦平面非均匀校正的综合处理算法 总被引:13,自引:2,他引:11
时域高通滤波的算法具有简单,易于实现的优点.但其在既有加性噪声,又有乘性噪声时校正效果难以令人满意.神经元网络算法在噪声较强时,校正效果受到了限制.针对既有加性噪声,又有乘性噪声,且加性噪声较强的情况,提出了红外焦平面非均匀校正的综合处理算法.仿真证明,新算法具有较好的校正效果. 相似文献
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基于神经网络的红外焦平面非均匀性自适应校正算法 总被引:9,自引:1,他引:8
由于材料、工艺等原因,红外焦平面阵列(IRFPA)各单元普遍存在响应不一致的现象,从而导致IRFPA都存在非均匀性.非均匀性校正(NUC)是红外图像处理系统中的重要环节.本文在研究了传统的基于神经网络的NUC算法的基础上,提出了一种改进的基于神经网络的非均匀性自适应校正算法,并对比了传统的基于神经网络的算法和本文算法的校正效果和收敛速度,实验表明本文提出的算法校正效果好,收敛速度快. 相似文献
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基于场景的红外图像非均匀性校正算法的研究 总被引:6,自引:0,他引:6
非均匀性校正是红外热成像预处理技术的重要内容。本文讨论了几种基于场景的红外非均匀性校正算法,对其原理和实验仿真效果作了分析和对比研究,并提出了它们各自的特点和适用范围。这几种算法具有效果良好、易于硬件实现的优点。 相似文献
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红外图像的非均匀性是制约红外成像系统成像质量的限制性因素。本文对国内外广泛应用的两点校正法进行了原理探讨,并阐述了恒定统计平均法,时域高通滤波器法和神经网络校正法等几种正在实验室大力研究的非均匀性校正技术。 相似文献
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IRFPA非均匀性校正数学机理与仿真技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对红外成像系统的实际工程应用,阐述了红外焦平面阵列(Infrared Focal PlaneArray,IRFPA)非均匀性校正辐射定标的基本原理,推导出了红外焦平面阵列非均匀性校正属于函数插值或拟合的数学机理,给出了适于工程应用的相关非均匀性校正算法。同时,为了克服实际工作中研究设备不足等条件的限制,详细研究了红外焦平面阵列非均匀性校正的仿真技术,给出了有效的仿真算法。该仿真技术能够有效地满足实际工程中对非均匀性校正算法的验证与评估要求。 相似文献
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红外焦平面阵列非均匀性校正算法的分析和改进 总被引:3,自引:0,他引:3
介绍了红外焦平面阵列所存在的非均匀性问题对系统性能的影响,分析了非均匀性校正通常所采用的标定法的缺陷,以及一种常用的自适应算法在实施中的一些问题,探索了各自的实用性和局限性以及某些可能的改进。 相似文献
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基于定标的红外焦平面非均匀性校正算法研究 总被引:3,自引:1,他引:2
红外焦平面阵列普遍存在非均匀性,这会严重影响其成像质量。基于定标的非均匀性校正算法因其易于硬件实现,在工程应用中已被广泛采用。本文介绍了近年来基于定标的非均匀性校正算法的研究进展,对各种算法的优势及缺点进行了对比,并针对算法特点和工程需求做出了相应的分析。 相似文献
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一种改进的神经网络非均匀性校正算法 总被引:4,自引:3,他引:1
传统的神经网络校正算法对于线列焦平面阵列的非均匀性校正效果并不理想.因此,本文针对扫描型成像系统对传统神经网络算法进行了改进,将局部中值处理作为期望输出,逐列进行系数更新和校正,获得了很好的结果.改进后的算法收敛速度快,适合于线列焦平面阵列的非均匀性校正.实验结果显示了该算法的良好校正效果. 相似文献
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提出了一种基于相邻图像空间变换关系的场景校正(SBNUC)算法。该算法利用相邻图像空间变换关系,将前一帧已校正的像元灰度组合为当前帧所期望的像元灰度,再以误差梯度迭代修正偏置和增益。理论上证明了在未加其他条件的情况下,该算法能够防止鬼影现象。红外图像序列校正结果显示,该算法在保证图像锐度的情况下,降低了FPA非均匀的高... 相似文献
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在红外成像制导应用中,为满足长周期免拆卸贮存的应用需求,红外导引头非均匀性的研究越来越多的集中于采用自适应的校正方法来代替传统的参考源的非均匀性校正方法。针对传统基于神经网络的自适应非均匀性校正算法容易造成“鬼影”的问题,提出了一种改进的红外导引头成像自适应非均匀性校正算法。该方法在传统神经网络非均匀性校正的基础上,进行了4点实用化的改进:首先,通过对图像运动判断,避免场景静止时的过学习;其次,采用自适应学习率,避免细节丰富区域的过学习;然后,利用双边滤波求期望目标的评估,减少细节的损失;最后,通过判断误差函数的波动量来决定是否对偏置进行更新。实验结果表明,该方法在校正精度、收敛速度和稳定性方面均优于传统的神经网络校正算法。 相似文献