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基于神经网络的红外图像非均匀性校正  
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【英文篇名】 Non-uniformity Correction for Infrared Image Using Neural Networks
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【作者】 张龙; 董峰; 傅雨田;
【英文作者】 ZHANG Long; DONG Feng; FU Yutian; Key Laboratory of Infrared detection and Imaging technology; Shanghai Institute of Technical Physics; Chinese Academy of Science; University of Chinese Academy of Sciences;
【作者单位】 上海技术物理研究所中国科学院红外探测与成像技术重点实验室; 中国科学院大学;
【文献出处】 红外技术 , Infrared Technology, 编辑部邮箱 2018年 02期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 红外图像; 神经网络; 非均匀性校正; 随机梯度下降;
【英文关键词】 infrared image; neural network; non-uniformity correction; stochastic gradient descent;
【摘要】 由于红外焦平面材料、制造工艺的差异以及多路模拟信号输出的电路设计等因素,红外探测器在面源黑体目标下像元的输出不均匀,针对同一辐射目标得到的响应也不一致。红外探测器像元间的非均匀性影响目标辐射探测的质量,也使得获得的红外图像不能很好地反应目标辐射特性。先对红外图像进行盲元检测和补偿,通过双边滤波方法获得像元期望输出值,利用随机梯度下降法的神经网络模型对红外图像进行非均匀性校正。实验验证该方法较基于标定的校正方法具有适应场景变化、效果好的优点。
【英文摘要】 For the difference of infrared focal plane array(IRFPA) materials, manufacturing process, and multi-channel circuit design, every pixel on the IRFPA has different responses under surface blackbody, thus the output is not uniform. The non-uniformity of infrared detector pixels(non-uniformity) affects the quality of target radiation detection. The characteristic of the infrared target cannot be determined due to infrared focal plane non-uniformity. In this study, the blind element is detected and compensation...
【更新日期】 2018-03-22
【分类号】 TP183;TP391.41
【正文快照】 0引言红外线波长范围在750 nm~1000?m之间,为人眼不可见光。任何温度高于绝对零度(-273.15℃)的物体都能产生红外线。通过对物体进行红外探测能够获得物体的辐射特性。红外探测有着可见光探测不可替代的优点,能够昼夜监测、反映出辐射目标的温度分布;另外红外探测有着有别于主?

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