【摘 要】
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针对传统的基于神经网络的自适应非均匀性校正(Nearal-Network-based NonUniformity Correction,NN-NUC)算法在实际应用中存在校正能力有限和容易产生鬼影的问题,深入分析了N
【基金项目】
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总装探索项目(7131466);科技创新基金项目(CJK1416)
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针对传统的基于神经网络的自适应非均匀性校正(Nearal-Network-based NonUniformity Correction,NN-NUC)算法在实际应用中存在校正能力有限和容易产生鬼影的问题,深入分析了NN-NUC算法中的鬼影产生过程,并给出了抑制鬼影的一般性方法;然后结合实际红外成像系统的特点,提出了一种改进型NN-NUC算法。仿真实验结果表明,该算法可以最大限度地抑制场景鬼影的产生,并可有效减小系统输出图像的非均匀性噪声。此外,本文算法计算量小,且易于用硬件实现,因此具有很好的工程应用价值。
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