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基于侧窗滤波改进的神经网络非均匀性校正算法

文献类型:期刊论文

作者黎明清; 王宇庆; 孙海江
刊名液晶与显示
出版日期2023-11-15
卷号38期号:11页码:1567-1579
英文摘要在红外焦平面阵列探测器(IRFPA)非均匀性校正问题中,传统的神经网络算法会出现图像边缘模糊、对比度低、“鬼影”等现象。针对此类现象,本文提出一种基于侧窗滤波改进的神经网络非均匀性校正算法。该算法首先对输入图像采用侧窗滤波获得期望图像,在去除非均匀性噪声的同时保护目标边缘细节达到提升图像质量的效果。在此基础上,通过饱和非线性函数抑制校正参数局部发散,能够有效避免校正后图像出现‘鬼影’问题。实验结果表明,使用本文提出的算法能够有效去除图像中的非均匀性噪声,且无明显“鬼影”现象。在3组测试图像序列中,平均图像粗糙度降低了30.17%。在实验计算机上连续处理400帧图像序列最大耗时为37.417 0 s,较基于双边滤波改进的对比算法耗时减少了95.05%,较基于小波主成分分析的对比算法耗时减少了45.81%。本文算法在非均匀性校正效果和算法运行效率方面具有明显优势,为小算力、低功耗移动平台实现实时非均匀性校正提供了新的研究思路。
源URL[http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/68325]  
专题中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
作者单位1.中国科学院大学
2.中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
黎明清,王宇庆,孙海江. 基于侧窗滤波改进的神经网络非均匀性校正算法[J]. 液晶与显示,2023,38(11):1567-1579.
APA 黎明清,王宇庆,&孙海江.(2023).基于侧窗滤波改进的神经网络非均匀性校正算法.液晶与显示,38(11),1567-1579.
MLA 黎明清,et al."基于侧窗滤波改进的神经网络非均匀性校正算法".液晶与显示 38.11(2023):1567-1579.

入库方式: OAI收割

来源:长春光学精密机械与物理研究所

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