级联残差学习的红外图像非均匀性校正方法

• 作者: 官俊涛 徐昆然 杨银堂 熊皑 赖睿
• 来源期刊: 西安电子科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 非均匀性校正 图像去噪 红外图像处理
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 页码范围: 14-19
• 页数: 6页
• 分类号: TN215|TP18
• 字数: 3584字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.2019.01.003

摘要

针对现有场景自适应非均匀性校正方法存在的图像过平滑和非均匀性残留问题,提出了一种基于级联残差学习的非均匀性校正方法.该方法将多尺度特征提取单元所获取的特征进行融合,并运用残差学习策略解决深度神经网络的过拟合问题.实验结果表明,该方法在平均峰值信噪比上较传统的场景自适应校正方法有近5dB的提升,主观视觉效果也更加清晰锐利.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨银堂	西安电子科技大学微电子学院	420	2932	23.0	32.0
2	赖睿	西安电子科技大学微电子学院	36	561	14.0	23.0
3	官俊涛	西安电子科技大学微电子学院	1	2	1.0	1.0
4	徐昆然	西安电子科技大学微电子学院	1	2	1.0	1.0
5	熊皑	成都信息工程大学控制工程学院	4	11	2.0	3.0