基于帧间运动的神经网络非均匀性校正及其硬件实现

来源 :北京理工大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：syy1116

【摘要】

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为解决红外焦平面阵列的非均匀性噪声制约红外成像质量问题，提出基于场景的神经网络非均匀性校正算法，利用帧间运动的图像序列实现非均匀性校正．先采用基于投影的运动估计算法选

【作者】

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刘秀徐超金伟其刘崇亮

【机构】

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北京理工大学光电成像技术与系统教育部重点实验室

【出处】

：

北京理工大学学报

【发表日期】

：

2010年11期

【关键词】

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红外焦平面阵列神经网络运动估计基于场景的非均匀性校正 infrared focal plane array （IRFPA） neural networks

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为解决红外焦平面阵列的非均匀性噪声制约红外成像质量问题，提出基于场景的神经网络非均匀性校正算法，利用帧间运动的图像序列实现非均匀性校正．先采用基于投影的运动估计算法选取神经网络算法的学习参考帧，再进行偏置矩阵计算的基于帧间运动判断的神经网络非均匀性校正算法，有效克服了传统SBNNT由于运动不足产生的鬼影问题．算法已在以TMS320DM643为处理核心DSP硬件处理平台上实现，取得了较好的校正效果．

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