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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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目前针对红外焦平面阵列(IRFPA)传统神经网络非均匀校正算法目标退化和收敛速度慢等问题,在综合分析传统神经网路相结合算法及基础上,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。该算法采用一点定标与神经网络相结合的方法,并对相应数据进行归一化以实现边缘清晰和收敛速度快等目的。仿真实验以及针对实际红外图像的实验结果表明,提出的方法是合理有效的。 相似文献
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红外焦平面阵列非均匀性自适应校正算法研究进展 总被引:2,自引:0,他引:2
实现红外焦平面阵列非均匀性自适应校正是高级红外探测系统追求的重要目标,对提高红外探测系统的空间分辨率、温度分辨率、探测距离以及辐射量的正确度量具有重要意义.归纳总结了国内外关于凝视红外焦平面阵列非均匀性自适应校正算法的部分研究工作及其进展,比较了典型自适应算法的性能和适用条件,为进一步开展红外焦平面阵列非均匀性自适应校正研究提供参考意见. 相似文献
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基于FPGA的红外图像实时非均匀性校正 总被引:3,自引:1,他引:2
红外焦平面阵列是当今红外成像技术发展的主要方向,它灵敏度高,探测能力强,但也有其非均匀性较差的缺点。非均匀性校正技术对于红外焦平面阵列的应用起着关键的作用,两点校正算法作为一种实用、高效的校正算法被广泛的应用,它流程简单固定,非常适合用FPGA实现。文章介绍了利用FPGA硬件实现焦平面探测器非均匀性的两点校正算法,并对非均匀性漂移的现象采取了实时修正,部分弥补了两点校正算法的不足,达到了预期效果,满足系统要求。 相似文献
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分析了红外焦平面阵列(IRFPA)基于定标的非均匀性校正算法和基于场景的非均匀性校正算法的优势和不足。针对红外焦平面阵列二元非线性的非均匀性理论模型这一特点,提出了一种基于S曲线拟合的校正算法。利用FLIR公司的长波非制冷红外探测器进行信号采集,建立了焦平面探测元的响应模型。描述了基于FLIR长波非制冷红外探测器在FPGA平台的处理流程,并实现了S曲线校正算法,提高了红外图像的质量。实验表明,经过S曲线拟合校正处理,减弱了红外图像的条纹噪声,使IRFPA组件的非均匀性从6.45%降低至2.06%。 相似文献