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摘要:
深入剖析传统神经网络非均匀性校正方法收敛速度慢以及易产生“鬼影”现象的主要原因,在此基础上,提出一种基于非局部均值滤波和神经网络的红外焦平面阵列非均匀性校正算法。为了加快收敛速度并减少“鬼影”现象,在神经网络隐含层,利用具有全局寻优且能保持边缘的非局部均值滤波器代替传统的均值滤波器以估计具有更高置信度的真值影像;同时设计可变学习率来自适应地调整每个探测元的非均匀性校正参数的迭代更新过程,以进一步消除“鬼影”。采用两组分别受高空间频率和低空间频率非均匀性干扰的真实红外序列图像进行实验。实验结果表明:相较于目前已有的方法,本文方法不仅具有较快的收敛速度,而且较大程度上抑制了“鬼影”现象的发生。
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文献信息
篇名 基于非局部均值滤波与神经网络的红外焦平面阵列非均匀性校正算法
来源期刊 红外技术 学科 工学
关键词 非均匀性校正 神经网络 非局部均值滤波 收敛速度 鬼影
年,卷(期) 2015,(4) 所属期刊栏目 图像处理与仿真
研究方向 页码范围 265-271
页数 7页 分类号 TN911.73
字数 5710字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 秦前清 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室 152 2348 24.0 42.0
2 马国锐 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室 21 246 8.0 15.0
3 谢伟 华中师范大学计算机学院 8 71 4.0 8.0
4 陈王丽 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室 5 31 3.0 5.0
5 张菲菲 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室 2 26 2.0 2.0
6 王文龙 4 20 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
非均匀性校正
神经网络
非局部均值滤波
收敛速度
鬼影
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
红外技术
月刊
1001-8891
53-1053/TN
大16开
昆明市教场东路31号《红外技术》编辑部
64-26
1979
chi
出版文献量(篇)
3361
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13
总被引数(次)
30858
论文1v1指导