基于残差编解码网络的红外图像自适应校正算法

• 作者: 周晓 牟新刚 陆俊杰
• 来源期刊: 红外技术
• 学科: 工学
• 关键词: 红外图像 非均匀性校正 多尺度采样 残差学习
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 图像处理与仿真
• 页码范围: 833-839
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文

摘要

针对基于场景的非均匀性校正算法存在非均匀性残余和鬼影等问题,本文提出了一种基于残差编解码网络的红外图像自适应算法.该算法针对自适应校正问题的特点,基于UNet结构,通过多尺度采样学习残差映射生成非均匀性残差图像,加入批标准化和PReLU激活函数提高校正效果,最后使用全局跳跃连接得到最终的校正结果.通过对模拟红外图像序列和真实红外图像序列校正的实验结果表明,相对于目前已有的非均匀性校正算法,该方法在PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)和粗糙度的客观数据上都有所提升,主观视觉效果也更加清晰,细节保留程度高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周晓		8	25	2.0	5.0
2	牟新刚		6	15	2.0	3.0
3	陆俊杰		1	0	0.0	0.0