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改进的红外图像神经网络非均匀性校正算法

赵春晖 刘振龙

赵春晖, 刘振龙. 改进的红外图像神经网络非均匀性校正算法[J]. 红外与激光工程, 2013, 42(4): 1079-1083.
引用本文: 赵春晖, 刘振龙. 改进的红外图像神经网络非均匀性校正算法[J]. 红外与激光工程, 2013, 42(4): 1079-1083.
Zhao Chunhui, Liu Zhenlong. Improved infrared image neural network non-uniformity correction algorithm[J]. Infrared and Laser Engineering, 2013, 42(4): 1079-1083.
Citation: Zhao Chunhui, Liu Zhenlong. Improved infrared image neural network non-uniformity correction algorithm[J]. Infrared and Laser Engineering, 2013, 42(4): 1079-1083.

改进的红外图像神经网络非均匀性校正算法

基金项目: 

国家自然科学基金(61077079);教育部博士点计划基金(20102304110013);黑龙江省自然科学基金(ZD201216)

详细信息
    作者简介:

    赵春晖(1965-),男,教授,博士生导师,主要从事信号与图像处理方面的研究。Email:zhaochunhui@hrbeu.edu.cn

  • 中图分类号: TN215

Improved infrared image neural network non-uniformity correction algorithm

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出版历程
  • 收稿日期:  2012-09-05
  • 修回日期:  2012-10-09
  • 刊出日期:  2013-04-25

改进的红外图像神经网络非均匀性校正算法

    作者简介:

    赵春晖(1965-),男,教授,博士生导师,主要从事信号与图像处理方面的研究。Email:zhaochunhui@hrbeu.edu.cn

基金项目:

国家自然科学基金(61077079);教育部博士点计划基金(20102304110013);黑龙江省自然科学基金(ZD201216)

  • 中图分类号: TN215

摘要: 红外焦平面阵列(IRFPA)像元响应存在不一致性,会严重影响红外成像系统成像的质量,实际应用中需要采用响应的非均匀性校正(NUC)技术。传统的神经网络校正算法在校正结果中存在图像模糊和伪像的问题,影响人们对于目标的观察。在分析了传统的神经网络性校正算法所出现问题原因的基础上,提出了有效的改进算法:用非线性滤波器代替传统算法中使用的均值滤波器。算法改进之后所得到的校正图像,不仅在清晰度方面有明显的改善,而且有效的消除了传统算法中存在伪像的问题。

English Abstract

参考文献 (19)

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