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传统的神经网络非均匀性校正算法简单、盲目地利用像元的四邻域平均估计期望信号,对空间低频噪声较大的IRFPA校正时难以获得满意的校正效果,针对其不足,提出了自适应加权平均滤波器,通过校正误差标准差阈值分配权值,提高期望信号的估计精度,新算法较原算法具有更强的校正能力,实验结果验证了其优越性.
基于神经网络的IRFPA非均匀性校正新算法
【摘 要】
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传统的神经网络非均匀性校正算法简单、盲目地利用像元的四邻域平均估计期望信号,对空间低频噪声较大的IRFPA校正时难以获得满意的校正效果,针对其不足,提出了自适应加权平均
【机 构】
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西安电子科技大学,技术物理学院,陕西,西安,710071
【出 处】
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红外与激光工程
【发表日期】
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2004年期
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