[发明专利]基于场景统计的神经网络非均匀性校正方法有效
| 申请号： | 200910104551.1 | 申请日： | 2009-08-06 |
| 公开（公告）号： | CN101666682A | 公开（公告）日： | 2010-03-10 |
| 发明（设计）人： | 代少升;吴传玺;张天骐;将清平 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G01J5/00 | 分类号： | G01J5/00 |
| 代理公司： | 重庆市恒信知识产权代理有限公司 | 代理人： | 刘小红 |
| 地址： | 400065重*** | 国省代码： | 重庆;85 |
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| 摘要： | 本发明请求保护一种基于场景统计的神经网络非均匀性校正方法，属于红外焦平面探测领域。针对传统神经网络校正方法难以消除低频空间噪声的不足，提出一种基于场景统计的神经网络非均匀性校正方法。该方法包括，初始化图像相关矩阵及参数；根据图像像素灰度值进行盲元检测及补偿；采用场景统计法对图像偏置进行非均匀性校正；采用神经网络校正法，根据校正误差的标准差阈值判断像素的区域属性，对场景统计校正后且不含低频空间噪声的图像进行增益非线性校正。本发明获得图像期望信号的校正效果好，抑制了目标退化及鬼影，背景图像的变化对校正效果几乎没有影响。该方法可广泛应用于图像探测处理中。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 场景 统计 神经网络 均匀 校正 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于场景统计的神经网络非均匀性校正方法，其特征在于，具体包括以下步骤：初始化图像相关矩阵及参数；根据图像像素灰度值进行盲元检测及补偿；采用场景统计法对图像偏置进行非均匀性校正；采用神经网络校正法，根据校正误差的标准差阈值判断图像像素的区域属性，对场景统计校正后且不含低频空间噪声的图像进行增益非线性校正，获得图像的期望输出值。
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