一种可实现非均匀校正和盲元补偿的像元ADC

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像元ADC可将红外探测器的电流信号直接转换成对应数字量,在像元阵列之间以数字的方式进行传输和最终输出。本文设计了一种可实现非均匀校正和盲元补偿算法的像元级ADC,避免了在算法级进行非均匀校正和盲元补偿的方式,降低了后续图像处理算法实现的难度,减少了图像处理算法消耗的资源。所提出的像元ADC基于64×64探测器阵列进行了红外焦平面读出芯片的设计,并采用40 nm CMOS工艺进行了流片,单个像元级ADC面积≤30μm×30μm,读出芯片面积约4.5 mm×4.5 mm。流片测试结果表示该像元ADC可实现非均
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提出了基于结构化特征卷积神经网络(Structural Feature convolution neural network, SCNN)的红外弱小目标检测算法。通过将红外弱小目标结构化特征引入CNN网络中,去除CNN网络的池化层、改变卷积扩展性、并加入分层融合机制,克服了CNN会损失小目标本身的信息和无法检测弱纹理小目标的问题。实验结果表明:本文提出的方法相比同类方法具有更高的检测率,并且对于不
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