【摘 要】
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现时的红外焦平面阵列(IRFPA)受限于各敏感元件差异校正后的不稳定性。一般,片外数字校正用于校正这类探测器阵列的非均匀性,启动时用专门的校准图像去校正系统。这种一次性
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现时的红外焦平面阵列(IRFPA)受限于各敏感元件差异校正后的不稳定性。一般,片外数字校正用于校正这类探测器阵列的非均匀性,启动时用专门的校准图像去校正系统。这种一次性校正程序来考虑其它的工作点,且不能对参数漂移作再校正。利用神经生物学的启示,我们发展了一种用于IRFPA非均匀性校正的常值统计约束(CS)算法。对被观察景物作些简单的假设,即可对增益与偏置成功地实现校正。我们给出了利用数字实现的一维与二维校正结果,同时表明在收敛速度和计算复杂性方面,常值统计约束算法优于由Scribner发展的基于LMS(最
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