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基于残差编解码网络的红外图像自适应校正算法

牟新刚,  陆俊杰,  周晓

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文章导航 > 红外技术  > 2020 >  42(9): 833-839
牟新刚, 陆俊杰, 周晓. 基于残差编解码网络的红外图像自适应校正算法[J]. 红外技术, 2020, 42(9): 833-839.
引用本文: 牟新刚, 陆俊杰, 周晓. 基于残差编解码网络的红外图像自适应校正算法[J]. 红外技术, 2020, 42(9): 833-839.
shu
MOU Xingang, LU Junjie, ZHOU Xiao. Adaptive Correction Algorithm of Infrared Image Based on Encoding and Decoding Residual Network[J]. Infrared Technology , 2020, 42(9): 833-839.
Citation: MOU Xingang, LU Junjie, ZHOU Xiao. Adaptive Correction Algorithm of Infrared Image Based on Encoding and Decoding Residual Network[J]. Infrared Technology , 2020, 42(9): 833-839.
shu

基于残差编解码网络的红外图像自适应校正算法

  • 武汉理工大学 机电工程学院,湖北 武汉 430070

  • 武汉理工大学

基金项目: (国家基金项目)%(中央高校基本科研业务费专项资金资助)
详细信息

  • 中图分类号: TP391.4

Adaptive Correction Algorithm of Infrared Image Based on Encoding and Decoding Residual Network

    摘要
  • 摘要: 针对基于场景的非均匀性校正算法存在非均匀性残余和鬼影等问题,本文提出了一种基于残差编解码网络的红外图像自适应算法.该算法针对自适应校正问题的特点,基于UNet结构,通过多尺度采样学习残差映射生成非均匀性残差图像,加入批标准化和PReLU激活函数提高校正效果,最后使用全局跳跃连接得到最终的校正结果.通过对模拟红外图像序列和真实红外图像序列校正的实验结果表明,相对于目前已有的非均匀性校正算法,该方法在PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)和粗糙度的客观数据上都有所提升,主观视觉效果也更加清晰,细节保留程度高.
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出版历程
  • 刊出日期:  2020-12-09

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