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为了克服基于传统神经网络法的红外焦平面阵列(IRFPA)非均匀性校正算法收敛速度慢和校正精度不高的缺点,提出了一种新的基于场景的IRFPA非均匀性校正算法.该算法利用校正误差的均方值和增益因子的均值包含的信息,提出了一种新的误差函数,并将误差函数作为目标函数,利用最陡下降法,得到计算增益校正因子和偏移量校正因子的迭代公式.在迭代运算中,设计了一个自适应步长因子来代替传统迭代公式中常量步长因子,最终得到了有较高运算效率的IRFPA非均匀性校正算法.对模拟的红外非均匀性图像序列进行了校正,并分析了算法性能曲线