基于神经网络的红外图像非均匀性校正

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基于神经网络的红外图像非均匀性校正

张龙, 董峰, 傅雨田

文章导航 > 红外技术 > 2018 > 40(2): 164-169

张龙, 董峰, 傅雨田. 基于神经网络的红外图像非均匀性校正[J]. 红外技术, 2018, 40(2): 164-169.

引用本文:

张龙, 董峰, 傅雨田. 基于神经网络的红外图像非均匀性校正[J]. 红外技术, 2018, 40(2): 164-169.

ZHANG Long, DONG Feng, FU Yutian. Non-uniformity Correction for Infrared Image Using Neural Networks[J]. Infrared Technology , 2018, 40(2): 164-169.

Citation:

ZHANG Long, DONG Feng, FU Yutian. Non-uniformity Correction for Infrared Image Using Neural Networks[J]. Infrared Technology , 2018, 40(2): 164-169.

张龙, 董峰, 傅雨田. 基于神经网络的红外图像非均匀性校正[J]. 红外技术, 2018, 40(2): 164-169.

引用本文:

张龙, 董峰, 傅雨田. 基于神经网络的红外图像非均匀性校正[J]. 红外技术, 2018, 40(2): 164-169.

ZHANG Long, DONG Feng, FU Yutian. Non-uniformity Correction for Infrared Image Using Neural Networks[J]. Infrared Technology , 2018, 40(2): 164-169.

Citation:

ZHANG Long, DONG Feng, FU Yutian. Non-uniformity Correction for Infrared Image Using Neural Networks[J]. Infrared Technology , 2018, 40(2): 164-169.

基于神经网络的红外图像非均匀性校正

上海技术物理研究所中国科学院红外探测与成像技术重点实验室,上海 200083;中国科学院大学,北京 100049
上海技术物理研究所中国科学院红外探测与成像技术重点实验室,上海,200083
中国科学院上海技术物理研究所

中图分类号: TN215
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出版历程

Non-uniformity Correction for Infrared Image Using Neural Networks

摘要: 由于红外焦平面材料、制造工艺的差异以及多路模拟信号输出的电路设计等因素,红外探测器在面源黑体目标下像元的输出不均匀,针对同一辐射目标得到的响应也不一致.红外探测器像元间的非均匀性影响目标辐射探测的质量,也使得获得的红外图像不能很好地反应目标辐射特性.先对红外图像进行盲元检测和补偿,通过双边滤波方法获得像元期望输出值,利用随机梯度下降法的神经网络模型对红外图像进行非均匀性校正.实验验证该方法较基于标定的校正方法具有适应场景变化、效果好的优点.
- 红外图像 /
- 神经网络 /
- 非均匀性校正 /
- 随机梯度下降

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