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为解决红外焦平面阵列的非均匀性噪声制约红外成像质量问题,提出基于场景的神经网络非均匀性校正算法,利用帧间运动的图像序列实现非均匀性校正.先采用基于投影的运动估计算法选取神经网络算法的学习参考帧,再进行偏置矩阵计算的基于帧间运动判断的神经网络非均匀性校正算法,有效克服了传统SBNNT由于运动不足产生的鬼影问题.算法已在以TMS320DM643为处理核心DSP硬件处理平台上实现,取得了较好的校正效果. 相似文献
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提出一种改进全局运动估计算法,能够在网格状、水纹状固定图案噪声存在的情况下,有效获取红外图像序列的帧间亚像素微位移.算法先通过自适应滤波器进行预处理,抑制图像噪声;再基于最小化均方误差函数,获取参考帧与目标帧之间微位移的解析表达式.计算机模拟图像序列与实际红外图像序列的实验结果表明,该算法比目前常用的微位移估计法具有更好的适应性,可有效应用于存在固定图案噪声的红外图像序列微位移估计. 相似文献
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