【摘 要】
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在低照度成像的短波红外相机中,像元响应存在非线性问题。为了克服传统的神经网络自适应校正方法只能进行线性校正的不足,提出了一种基于非线性模型的BP神经网络非均匀性校正
【机 构】
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中国科学院上海技术物理研究所,中国科学院大学,中国科学院上海技术物理研究所启东光电遥感中心
【基金项目】
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国家重点研发计划资助(2016YFB0500400);国家高分辨率对地观测系统重大专项(A0106/1112)
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在低照度成像的短波红外相机中,像元响应存在非线性问题。为了克服传统的神经网络自适应校正方法只能进行线性校正的不足,提出了一种基于非线性模型的BP神经网络非均匀性校正算法,针对单一像元通过隐含层多神经元拟合像元校正曲线,有效降低拟合误差,并通过实验验证了算法的合理性。结果表明,改进算法在图像的局部非均匀性,粗糙度方面相较于传统算法分别降低了27%和28%,非线性响应像元校正曲线拟合误差降为传统算法的30%。
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