【摘 要】
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针对基于神经网络的场景自适应非均匀性校正（Non-Uniformity Correction,NUC）算法在消除红外成像系统输出图像噪声时容易产生的＂鬼影＂现象,提出了一种改进的自适应非均匀性校正算
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针对基于神经网络的场景自适应非均匀性校正（Non-Uniformity Correction,NUC）算法在消除红外成像系统输出图像噪声时容易产生的＂鬼影＂现象,提出了一种改进的自适应非均匀性校正算法,将核回归插值技术应用到神经网络算法中,有效降低了自适应非均匀性算法产生＂鬼影＂现象的概率。实验结果表明,与传统的神经网络算法相比,本文算法在相同条件下既能有效消除非均匀噪声,又能大大抑制＂鬼影＂现象的产生。
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